Анализ рынка заведений общественного питания в Москве.¶

Описание проекта¶

Инвестиционный фонд «Shut Up and Take My Money» планируют открыть заведение общественного питания в Москве.

Цель исследования:

  • изучить существующий рынок общественного питания в Москве;

  • оценить перспективы открытия кофейни в Москве;

  • подготовить презентацию результатов исследования для инвестиционного фонда.

Описание данных:

Анализируется датасет с заведениями общественного питания Москвы, составленный на основе данных сервисов Яндекс Карты и Яндекс Бизнес на лето 2022 года.

Структура moscow_places.csv:

• name — название заведения;

• address — адрес заведения;

• category — категория заведения, например «кафе», «пиццерия» или «кофейня»;

• hours — информация о днях и часах работы;

• lat — широта географической точки, в которой находится заведение;

• lng — долгота географической точки, в которой находится заведение;

• rating — рейтинг заведения по оценкам пользователей в Яндекс Картах (высшая оценка — 5.0);

• price — категория цен в заведении, например «средние», «ниже среднего», «выше среднего» и так далее;

• avg_bill — строка, которая хранит среднюю стоимость заказа в виде диапазона;

• middle_avg_bill — число с оценкой среднего чека, которое указано только для значений из столбца avg_bill, начинающихся с подстроки «Средний счёт»;

• middle_coffee_cup — число с оценкой одной чашки капучино, которое указано только для значений из столбца avg_bill, начинающихся с подстроки «Цена одной чашки капучино»;

• chain — число, выраженное 0 или 1, которое показывает, является ли заведение сетевым;

• district — административный район, в котором находится заведение, например Центральный административный округ;

• seats — количество посадочных мест.

</div>

Оглавление.¶

  1. Загрузка данных

    • Импорт библиотек
    • Импорт данных
    • Вывод

  2. Предобработка данных

    • Обработка пропущенных значений
    • Обработка дубликатов
    • Проверка дубликатов в адресах
    • Проверка дубликатов в названиях
    • Обработка ошибок в заполнении признака сетевого заведения
    • Обработка ошибок в адресах
    • Добавление столбца с названием улицы
    • Добавление столбца с признаком круглосуточной работы
    • Вывод

  3. Анализ данных

    • Фиксация параметров визуализации
    • Анализ заведений по категориям
    • Анализ количества мест
    • Анализ соотношения сетевых и несетевых заведений
    • Анализ категорий заведений по признакй сетевых и несетевых
    • Анализ популярных сетевых заведений
    • Анализ категорий популярных сетевых заведений
    • Анализ рейтинга популярных сетевых заведений
    • Анализ расположения заведений по округам
    • Анализ рейтингов заведений по категориям
    • Анализ рейтингов заведений по округам
    • Визуализиация расположения заведений в кластерах
    • Анализ расположения по улицам
    • Анализ минимально занятых улиц
    • Анализ среднего счета
    • Анализ среднего счета по округам
    • Анализ расположения круглосуточных заведений
    • Анализ среднего счета круглосуточных заведений
    • Анализ связи среднего счета и рейтинга
    • Вывод

  4. Предварительный анализ рынка кофеен

    • Подготовка данных по кофейням
    • Визуализация информации о кофейнях по округам
    • Анализ различий сетевых и несетевых кофеен
    • Анализ работы круглосуточных кофеен
    • Статистический анализ различий кофеен с разным режимом работы
    • Визуализация различий кофеен с разным режимом работы
    • Анализ работы кофеен по округам
    • Вывод

  5. Общий вывод

  6. Презентация

Шаг 1. Загрузка данных. ¶

Импортируем все необходимые в проекте библиотеки:¶
In [1]:
!pip install geopandas
import pandas as pd
import scipy.stats as stats
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
from matplotlib.colors import ListedColormap, LinearSegmentedColormap
import seaborn as sns
import plotly.express as px
import plotly.graph_objs as go
import plotly.io as pio
import folium
from folium import Map, Marker, Choropleth
from folium.plugins import MarkerCluster
import geopandas
import requests 
import json
import warnings
warnings.simplefilter('ignore')

Requirement already satisfied: geopandas in c:\programdata\anaconda3\lib\site-packages (0.13.2)
Requirement already satisfied: fiona>=1.8.19 in c:\programdata\anaconda3\lib\site-packages (from geopandas) (1.9.4.post1)
Requirement already satisfied: pandas>=1.1.0 in c:\programdata\anaconda3\lib\site-packages (from geopandas) (1.5.3)
Requirement already satisfied: shapely>=1.7.1 in c:\programdata\anaconda3\lib\site-packages (from geopandas) (2.0.1)
Requirement already satisfied: packaging in c:\programdata\anaconda3\lib\site-packages (from geopandas) (22.0)
Requirement already satisfied: pyproj>=3.0.1 in c:\programdata\anaconda3\lib\site-packages (from geopandas) (3.6.0)
Requirement already satisfied: certifi in c:\programdata\anaconda3\lib\site-packages (from fiona>=1.8.19->geopandas) (2022.12.7)
Requirement already satisfied: attrs>=19.2.0 in c:\programdata\anaconda3\lib\site-packages (from fiona>=1.8.19->geopandas) (22.1.0)
Requirement already satisfied: click-plugins>=1.0 in c:\programdata\anaconda3\lib\site-packages (from fiona>=1.8.19->geopandas) (1.1.1)
Requirement already satisfied: six in c:\programdata\anaconda3\lib\site-packages (from fiona>=1.8.19->geopandas) (1.16.0)
Requirement already satisfied: click~=8.0 in c:\programdata\anaconda3\lib\site-packages (from fiona>=1.8.19->geopandas) (8.0.4)
Requirement already satisfied: cligj>=0.5 in c:\programdata\anaconda3\lib\site-packages (from fiona>=1.8.19->geopandas) (0.7.2)
Requirement already satisfied: numpy>=1.21.0 in c:\programdata\anaconda3\lib\site-packages (from pandas>=1.1.0->geopandas) (1.23.5)
Requirement already satisfied: pytz>=2020.1 in c:\programdata\anaconda3\lib\site-packages (from pandas>=1.1.0->geopandas) (2022.7)
Requirement already satisfied: python-dateutil>=2.8.1 in c:\programdata\anaconda3\lib\site-packages (from pandas>=1.1.0->geopandas) (2.8.2)
Requirement already satisfied: colorama in c:\programdata\anaconda3\lib\site-packages (from click~=8.0->fiona>=1.8.19->geopandas) (0.4.6)
Импортируем данные и ознакомимся с таблицей: ¶
In [2]:
try:
    data=pd.read_csv('\\dataset\\moscow_places.csv')
except:
    data=pd.read_csv('/datasets/moscow_places.csv')

data.head(5)
Out[2]:
name category address district hours lat lng rating price avg_bill middle_avg_bill middle_coffee_cup chain seats
0 WoWфли кафе Москва, улица Дыбенко, 7/1 Северный административный округ ежедневно, 10:00–22:00 55.878494 37.478860 5.0 NaN NaN NaN NaN 0 NaN
1 Четыре комнаты ресторан Москва, улица Дыбенко, 36, корп. 1 Северный административный округ ежедневно, 10:00–22:00 55.875801 37.484479 4.5 выше среднего Средний счёт:1500–1600 ₽ 1550.0 NaN 0 4.0
2 Хазри кафе Москва, Клязьминская улица, 15 Северный административный округ пн-чт 11:00–02:00; пт,сб 11:00–05:00; вс 11:00... 55.889146 37.525901 4.6 средние Средний счёт:от 1000 ₽ 1000.0 NaN 0 45.0
3 Dormouse Coffee Shop кофейня Москва, улица Маршала Федоренко, 12 Северный административный округ ежедневно, 09:00–22:00 55.881608 37.488860 5.0 NaN Цена чашки капучино:155–185 ₽ NaN 170.0 0 NaN
4 Иль Марко пиццерия Москва, Правобережная улица, 1Б Северный административный округ ежедневно, 10:00–22:00 55.881166 37.449357 5.0 средние Средний счёт:400–600 ₽ 500.0 NaN 1 148.0
In [3]:
data.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 8406 entries, 0 to 8405
Data columns (total 14 columns):
 #   Column             Non-Null Count  Dtype  
---  ------             --------------  -----  
 0   name               8406 non-null   object 
 1   category           8406 non-null   object 
 2   address            8406 non-null   object 
 3   district           8406 non-null   object 
 4   hours              7870 non-null   object 
 5   lat                8406 non-null   float64
 6   lng                8406 non-null   float64
 7   rating             8406 non-null   float64
 8   price              3315 non-null   object 
 9   avg_bill           3816 non-null   object 
 10  middle_avg_bill    3149 non-null   float64
 11  middle_coffee_cup  535 non-null    float64
 12  chain              8406 non-null   int64  
 13  seats              4795 non-null   float64
dtypes: float64(6), int64(1), object(7)
memory usage: 919.5+ KB

Вывод¶

В датасете представлена информация о 8406 заведениях общественного питания в Москве.

Столбцы названы корректно. В столбцах с названием, категорией, адресом, округом, часами работы, координатами заведения, а также ценовой категорией с средним счетом представлены текстовые данные, признак сетевого заведения - целочисленные данные, прочие столбцы - вещественные числа. В некоторых столбцах имеются пропуски данных.

</div>

Шаг 2. Предобработка данных.¶

Рассчитаем количество пропусков в данных:¶
In [4]:
data_isna = data.isna().agg(['sum', 'mean'])
data_isna.loc['sum'] = data_isna.loc['sum'].round(0)
data_isna.loc['mean'] = (data_isna.loc['mean']*100).round(2)
data_isna
Out[4]:
name category address district hours lat lng rating price avg_bill middle_avg_bill middle_coffee_cup chain seats
sum 0.0 0.0 0.0 0.0 536.00 0.0 0.0 0.0 5091.00 4590.0 5257.00 7871.00 0.0 3611.00
mean 0.0 0.0 0.0 0.0 6.38 0.0 0.0 0.0 60.56 54.6 62.54 93.64 0.0 42.96

Максимальное количество пропусков данных - более 93% - в столбце с оценкой средней цены чашки кофе, более 62% данных пропущено в столбце с оценкой среднего счета. Эти пропуски дублируют пропуски для кафе и прочих заведений в столбце со средней стоимостью заказа, где пропущены данные в 54.6% строк. Для заполнения пропусков у нас нет оснований. Удаление такого количества строк сильно исказит результаты исследования, поэтому в датесете в этих столбцах остаются пропуски.

Ценовая категория не указаны для 60.56% строк, количество мест отсутствуют в почти 43% строк. Небольшое количество даннных 6.37% потеряно в столбце с часами работы заведений. Остальные столбцы пропусков не содержат. Оставим датасет без изменений.

Проверим данные нa наличие дубликатов: ¶
In [5]:
data.duplicated().sum()
Out[5]:
0

Явные дубликаты отсутствуют, все заведения в датасете уникальны.

Проверим нa наличие дубликатов адреса и координаты заведений общественного питания: ¶
In [6]:
data['address'].duplicated(False).sum()
Out[6]:
4010
In [7]:
data[data.duplicated(['address'], False)==True].sort_values('address')
Out[7]:
name category address district hours lat lng rating price avg_bill middle_avg_bill middle_coffee_cup chain seats
1311 Prime ресторан Москва, 1-й Волоколамский проезд, 10, стр. 1 Северо-Западный административный округ пн-пт 08:00–19:00 55.804294 37.490584 4.0 низкие Средний счёт:400–600 ₽ 500.0 NaN 1 100.0
1260 Жираф кафе Москва, 1-й Волоколамский проезд, 10, стр. 1 Северо-Западный административный округ пн-пт 08:00–20:00 55.804534 37.489640 4.3 средние Средний счёт:350–550 ₽ 450.0 NaN 1 100.0
4298 Catcher кафе Москва, 1-й Красногвардейский проезд, 19 Центральный административный округ ежедневно, 10:00–21:30 55.749773 37.535611 4.3 NaN NaN NaN NaN 0 NaN
4215 Crystal Cafe Made In Georgia ресторан Москва, 1-й Красногвардейский проезд, 19 Центральный административный округ ежедневно, 11:00–23:00 55.750715 37.536180 4.3 высокие Средний счёт:1500–3000 ₽ 2250.0 NaN 0 NaN
4251 Hudson Deli кафе Москва, 1-й Красногвардейский проезд, 21с2 Центральный административный округ пн-пт 08:00–20:00 55.749495 37.533647 4.2 средние Средний счёт:500–1000 ₽ 750.0 NaN 0 NaN
... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
5531 Burger Club ресторан Москва, шоссе Энтузиастов, 31 Восточный административный округ пн-пт 08:00–23:00; сб,вс 10:00–22:00 55.758614 37.751318 4.0 NaN Средний счёт:250–500 ₽ 375.0 NaN 1 70.0
5462 Пипони пиццерия Москва, шоссе Энтузиастов, 53 Восточный административный округ ежедневно, круглосуточно 55.773148 37.824754 4.2 низкие Средний счёт:300 ₽ 300.0 NaN 1 45.0
5579 Пиццерия пиццерия Москва, шоссе Энтузиастов, 53 Восточный административный округ NaN 55.773138 37.824711 4.2 NaN NaN NaN NaN 0 45.0
5321 Генацвале ресторан Москва, шоссе Энтузиастов, 66/1 Восточный административный округ ежедневно, 12:00–00:00 55.762989 37.777898 4.4 выше среднего Средний счёт:1000–1500 ₽ 1250.0 NaN 1 98.0
5474 Паста гриль кафе Москва, шоссе Энтузиастов, 66/1 Восточный административный округ NaN 55.762947 37.778038 3.9 NaN NaN NaN NaN 0 98.0

4010 rows × 14 columns

In [8]:
data.duplicated(['lat','lng'],False).sum()
Out[8]:
66
In [9]:
data[data.duplicated(['lat','lng'],False)==True].sort_values('lat')
Out[9]:
name category address district hours lat lng rating price avg_bill middle_avg_bill middle_coffee_cup chain seats
7638 Кофешефф ресторан Москва, Новоясеневский проспект, 7 Юго-Западный административный округ ежедневно, 08:30–21:00 55.607489 37.532367 4.3 NaN NaN NaN NaN 0 60.0
7640 Крошка Картошка быстрое питание Москва, Новоясеневский проспект, 7 Юго-Западный административный округ ежедневно, 10:00–22:00 55.607489 37.532367 4.1 NaN NaN NaN NaN 1 60.0
7787 Тануки ресторан Москва, Липецкая улица, 2, корп. 8 Южный административный округ ежедневно, 10:00–05:00 55.608307 37.664941 4.3 выше среднего Средний счёт:1000–1500 ₽ 1250.0 NaN 1 120.0
7781 Ёрш пиццерия Москва, Липецкая улица, 2, корп. 8 Южный административный округ ежедневно, 11:30–05:00 55.608307 37.664941 4.4 выше среднего Средний счёт:1000–1500 ₽ 1250.0 NaN 1 120.0
7767 За обе щёки кафе Москва, Варшавское шоссе, вл132/2 Южный административный округ ежедневно, 09:00–21:00 55.620316 37.608922 3.6 NaN NaN NaN NaN 1 NaN
... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
1071 Кафе быстрое питание Москва, Анадырский проезд, 8, корп. 1 Северо-Восточный административный округ NaN 55.863555 37.682835 3.7 NaN NaN NaN NaN 0 100.0
273 Pho Oanh кафе Москва, Староватутинский проезд, 14 Северо-Восточный административный округ ежедневно, 11:00–21:30 55.875804 37.665551 4.0 NaN NaN NaN NaN 1 100.0
271 Алали быстрое питание Москва, Староватутинский проезд, 14 Северо-Восточный административный округ ежедневно, 10:00–22:00 55.875804 37.665551 4.2 NaN NaN NaN NaN 0 100.0
182 Карелия кафе Москва, Карельский бульвар, 4А Северный административный округ ежедневно, 09:00–00:00 55.891936 37.536068 3.7 NaN NaN NaN NaN 0 NaN
121 Встреча кафе Москва, Карельский бульвар, 4А Северный административный округ ежедневно, круглосуточно 55.891936 37.536068 4.1 NaN NaN NaN NaN 1 NaN

66 rows × 14 columns

Почти половина из заведений общественного питания располагается поблизости друг от друга, для 66 пунктов полностью дублируются координаты.

Проверим нa наличие дубликатов в наименованиях заведений общественного питания: ¶
In [10]:
data['name'].duplicated().sum()
Out[10]:
2792
In [11]:
data['name'].nunique()
Out[11]:
5614

Повторяются 2792 названия заведений общественного питания. Проверим неявные дубликаты.

In [12]:
data['name'].sort_values().unique().tolist()
Out[12]:
['#КешбэкКафе',
 '+39 Pizzeria Mozzarella bar',
 '1 Этаж',
 '1-я Креветочная',
 '10 Идеальных Пицц',
 '1001 Ночь',
 '100ловая',
 '100лоффка',
 '13',
 '13 Chef doner',
 '15 Kitchen+Bar',
 '15-й Шар',
 '16 Июня',
 '16 Тонн',
 '18 Грамм',
 '1901 Comfort Food Zone',
 '1у',
 '2 Типа',
 '2-й Этаж',
 '2046',
 '21 Век',
 '22 Акра Кофе&Хлеб',
 '2U-Ту-Ю',
 '3 Ступени',
 '351 Bar',
 '4 Сезона',
 '4.2. Bar',
 '4/1 Restaurant',
 '42 Coffee Shop',
 '47',
 '495',
 '4friends Coffee',
 '4tuna Cafe&Grill',
 '5 Stars Coffee',
 '55.709201, 37.392257',
 '6 Am Bread Kitchen',
 '6 Рукопожатий',
 '69 раков',
 '7 Сэндвичей',
 '7 элемент',
 '7/12',
 '8 Oz',
 '8 Вафель',
 '8 Зёрен',
 '8 Пончиков',
 '800°с Contemporary Steak',
 '8bit Pizza',
 '9 Bar Coffe',
 '9 Bar Coffee',
 '9 Зёрен',
 'A-cafe',
 'ABC Coffee Roasters',
 'ABC coffee roasters',
 'Acai Family',
 'Accent',
 "Adam's Chicken",
 'Adria Mare',
 'Ahava',
 'Air Coffee',
 'Al Halal',
 'Al33 Пиццерия бар Боттега',
 'All Day',
 'Alma',
 'Alternative coffee',
 'Aly’s Poke',
 'Amande',
 'Amarena',
 'Americano Black Coffee & Food',
 'Amg cafe',
 'Ami Chaise',
 'Amore Grande',
 'Amsterdam Bar',
 'Andy Coffee',
 'Angel Cakes City',
 'Angel Cakes Patriki',
 'Ann Joy',
 'Anri Bakery',
 'Antalya',
 'Anvil Cafe',
 'Aq Kitchen',
 'Aquarium',
 'Arabix',
 'Arch 1908',
 'Archie',
 'Arcus Bar And Food',
 'Armibaker',
 'Aroma',
 'Art & Horses',
 'Art Coffee Club',
 'Art De Vie',
 'Art-rco',
 'Art-Буффет',
 'Arzon',
 'Arzon Food',
 'Asia Gourmet',
 'Asiatique Kitchen X Bar',
 'Asparago',
 'Assa',
 'Atelier de Tartelettes',
 'Atilla',
 'Atlantica seafood',
 'Autostory',
 'AvKvadrate',
 'Ava',
 'Avenue 32',
 'Avgust рыбный ресторан',
 'Avocado Point',
 'Avoday coffee and tea',
 'B&b Bradu Bar',
 'B&d Cafe',
 'B. R. B. скоровернусь',
 'B1 coffee&goodies',
 'BB&Burgers',
 'BBCafe',
 'BBQ kitchen',
 'BBQ kitchen 2.0',
 'BBQ point',
 'BFL’S',
 'Ba Dinh',
 'Baba Napoli',
 'Babacha',
 'Baci Abbracci',
 'Baer Coffee',
 'Bagetti',
 'Bake&Coffee',
 'Bakery',
 'Bakery Mart',
 'Balabowl',
 'Balance',
 'Balanceat',
 'Baleno',
 'Bali Lounge',
 'Bando',
 'Bao+Noodles',
 'Bar Bq Cafe',
 'Bar Park 15',
 'Bar Zero Time',
 'Barbacoa',
 'Barmalini',
 'Barra Cholo',
 'BassG',
 'Baza',
 'Bb Grill',
 'Bb grill',
 'Beauty Pub',
 'Beautyfood cafe',
 'Beer & Brut',
 'Beersenev Bar',
 'Bellissima',
 'Benedict',
 'Berenj',
 'Bericoni',
 'Berry Fruit Vitamin & Fresh Bar',
 'Berta',
 'Bespoke Cafe',
 'Between',
 'Beyoglu Shef Doner Waffle',
 'Beze Зиларт',
 'Beze Ривер парк',
 'Bfl’s',
 'BierЛога',
 'Big Black Cup coffee',
 'Big City',
 "Big Jim's pub",
 'BigСуши',
 'Billy McDaniel',
 'Bistro Ostro',
 'Bitter Drop',
 'Bizi',
 'Bizone Lounge Итальянская кухня',
 'Bklyn: Brooklyn Pizza Pie',
 'Black & White lounge',
 'Black Star Burger',
 'Black Stone',
 'Black Thai',
 'Black молоко',
 'Blanc',
 'Blau',
 'BliniCoffee',
 'Blink Seafood',
 'Blizz cafe&bar',
 'Bloom Coffee',
 'Bloom-n-Brew Baum',
 'Bloom-n-Brew Factoria',
 'Bloom-n-brew',
 'Bluefin Sushi Nikkei & Seafood',
 'Bm',
 'Bo Food',
 'Bo&Ga',
 'Bo-bo Lounge',
 'Bob’s your uncle',
 'Bocconcino',
 'Bodrero',
 'Bodro coffee',
 'Bollo',
 'Bollywood',
 'Bolognetta Osteria&Pizzeria',
 'Bon Lavash',
 'Bonjour',
 'Bonne Cantine',
 'Booblik',
 'Bora Bora',
 'Boss Doner',
 'Boston seafood & bar',
 'Botteganova Organic',
 'Boulangerie',
 'Bowl Family',
 'BowlMe',
 'Bowlroom',
 'Bổ',
 'Bradu bar',
 'Brancho',
 'Brasserie Lambic',
 'Brasserie Stout',
 'Bravos',
 'Bread Head',
 'Bread and Butter',
 'Bread Пит',
 'Breadville',
 'Breakfast Cafe',
 'Breakfast Hunters',
 'Breakfast So Tasty',
 'Brera',
 'Brick',
 'Bright Israeli Grill',
 'Brisket BBQ',
 'Brix',
 'Bro Bar',
 'Bro&n',
 'Brodo bar & kitchen',
 'Brooklyn Cafe',
 'Brooklyn Coffee',
 'Brooms',
 'Bros Burritos',
 'Brownie Mama',
 'Brrrew!',
 'Brunch cafe',
 'Bruxx',
 'Buba Mara',
 'Buba by Sumosan',
 'Bubbasheri',
 'Buddy Bar',
 'Bufet',
 'Buffet',
 'Bull meat',
 'Bulldog Bar',
 'Bulldog Coffee',
 'Bunker Pub Beer',
 'Buon',
 'Burger Club',
 'Burger Heroes',
 'Burger Shaw',
 'Burger club',
 'Burgers and Crabs',
 'But First Coffee',
 'Bổ',
 "C'cups",
 'CHICKO',
 'CLean',
 'Caf&eacute; Sicilia',
 'Cafe',
 'Cafe & Пельменная',
 'Cafe 13',
 'Cafe 55',
 'Cafe Aprile',
 'Cafe Imperial',
 'Cafe Pantheon',
 'Cafe Racer',
 'Cafe Sunset',
 'Cafe The Slim',
 'Cafe Vecher',
 'Cafe inn',
 'Cafe&Bar',
 'Cafe13',
 'Cafeterius Simple',
 'Caffa',
 'Caffe Diemm',
 'Caffe Galliano',
 "Caffe Mandy's",
 'Caffeterria',
 'Caffetteria',
 'Cafio',
 'Café 1892',
 'Café Arizona',
 'Café by Interoptika',
 'Café de Paris',
 "Cake O'clock",
 'Cake time',
 'Calma!',
 'Camera Obscura',
 'Camorra Pizza e Birra',
 'Campus',
 'Canteen',
 'Cantina City',
 'Cantina city Free flow cafe',
 'Cape',
 'Capito',
 'Capo Pizza & pasta',
 'Captain Gyros',
 'Cargo cafe',
 'Carrots and Beans',
 'Carrots and beans',
 'Casa Del Caffe',
 'Casa Leone',
 'Casa di famiglia',
 'Caspian',
 'Cassette Cafe',
 'Catch',
 'Catcher',
 'Cedro Albero',
 'Cezve Coffee',
 'Cha Cha',
 'Chanh',
 'Chat noir',
 'Cheesemania',
 'Chef Cat',
 'Chef express',
 'Chekhoff Cafe & Bar',
 'Chicha San Chen',
 'Chicken Father',
 'Chicken Mania',
 'Chicken Planet',
 'Chiken King Shawarma',
 'China Club',
 'China Life',
 'China Palace',
 'Chindi Kitchen',
 'Chinese market',
 'Chips',
 "Chips'n'Kale",
 'Chou Do',
 'Chowder&Pie',
 'Christian',
 'Christopher. Co',
 'Cinnabon',
 'City Lunch',
 'City Space Bar & Restaurant',
 'City friends',
 'City life',
 'Clever Coffee',
 'ClubPizza',
 'Co/co coffee&cozy',
 'Coba',
 'Cobalt coffee',
 'Cochonnet',
 'Cof кофе',
 'CofAir',
 'Cofan',
 'Cofe Fest',
 'CofeFest',
 'Coff Home',
 'CoffeLab',
 'Coffee',
 'Coffee 42',
 'Coffee Bay',
 'Coffee Bean',
 'Coffee Boy',
 'Coffee Break',
 'Coffee Brothers',
 'Coffee Buro',
 'Coffee Combo',
 'Coffee Drop',
 'Coffee FM',
 'Coffee First',
 'Coffee Frisbee',
 'Coffee Garden',
 'Coffee Gate',
 'Coffee Guru',
 'Coffee Inn',
 'Coffee Itself',
 'Coffee Joy',
 'Coffee King',
 'Coffee Like',
 'Coffee Me',
 'Coffee Miru',
 'Coffee Moose',
 'Coffee Music',
 'Coffee Party',
 'Coffee Place',
 'Coffee Point',
 'Coffee Pulse',
 'Coffee Religion',
 'Coffee Sova',
 'Coffee Supreme',
 'Coffee Vibe',
 'Coffee Way',
 'Coffee Week',
 'Coffee and the City',
 'Coffee bistro',
 'Coffee in',
 'Coffee point',
 'Coffee to Go',
 'Coffee Пирапора',
 'Coffee&Croissant',
 'Coffee13',
 "CoffeeBar'17",
 'CoffeeFox',
 'CoffeeShots',
 'CoffeeWins',
 'Coffee_Molka',
 'Coffee_Spark',
 'Coffeebara',
 'Coffeebrain',
 'Coffeehub',
 'Coffeeist',
 'Coffeeizm',
 "Coffeekaldi's",
 'Coffeelovers',
 'Coffeepie',
 'Coffeeshop Company',
 'Coffeesphere',
 'Coffeeteabar',
 'Coffeewinner',
 'Coffeewood',
 'CoffeeТУТ',
 'Coffeplet',
 'Coffezdes',
 'Coffprice',
 'Coffta',
 'Cofix',
 'Color Хот-дог',
 'Colorcoffee',
 'Come a casa',
 'Comme A Paris',
 'Community',
 'Compass Coffee&Bakery',
 'Conversation',
 "Cook'kareku",
 'Corner Coffee Roasters',
 'Corner cafe & kitchen',
 'Corner cafe&kitchen',
 'Correas',
 'Corso Coffee',
 'CosMos Lounge',
 'Cosmic Coffee',
 'Cosmic latte',
 'Cotto',
 'Country Coffee',
 "Cousin's Coffee",
 'Craft Buffet',
 'CraftBurgers',
 'Crazy Fish',
 'Crazy Noodle',
 'Crazy kitch brothers',
 'Cream Soda',
 'Crema',
 'Creperie de Paris',
 'Crisper',
 'Crop. coffee & smoothie bar',
 'Crosseat',
 'Crosta',
 'Crystal Cafe Made In Georgia',
 'Cubby',
 'Cultura Coffee',
 'Cup & Chin',
 'Cups&Hugs',
 'Curry',
 'Cvc Китайская кухня',
 'Cyber Saray',
 'Cépage Kitchen & Bar',
 'Dada',
 'Daft Rabbit Pub',
 'Dai Viet',
 'Damil',
 'Danell’o Pizza',
 "Dark Patrick's Pub",
 'David B Cafe',
 'Dcs',
 'De Bassus',
 'De Village',
 'DeVino',
 'Deep Fried Friends',
 'Deli by Shell',
 'Deli2Go',
 'Deli2go',
 'Delimarche',
 'Dellos Corporate Service',
 'DelonixCafe',
 'Demi Coffee Shop',
 'Demokrat',
 'Dereza',
 'Deti Lapshi',
 'Di Villaggio',
 'Di villaggio',
 'DimSum & Co',
 'DinnerTime',
 'Dip With Me',
 'Dirty Dance',
 'District',
 'Dizengof99',
 'Do. Bro Coffee',
 'Dobryakova Bakery',
 'Dolce & Gamarjoba',
 'Dolce Far Niente',
 'Doner & tantuni',
 'Doner 24',
 'Doner One',
 'Doner Pro',
 'Doner mania',
 'Donna Maria',
 'Dopamine salad shop',
 'Dormouse',
 'Dormouse Coffee Shop',
 'Double Axe',
 'Double Duck',
 'Dr. Coffee',
 'Dr. Живаго',
 'Dracoffeestar',
 'Dragon Mixology Bar',
 'Dragon bubble tea',
 'Drama Cafe',
 'Dream bar',
 'Dream food',
 'Drink Eat Travel',
 'Drive',
 'Drive Cafe',
 'Drive Café',
 'Dubai Meal',
 'Duckit',
 'Dudu',
 "Dunkin' Donuts",
 'Dон Хулио',
 'E. D. A.',
 'E. S. Coffee',
 'Eastoria',
 "Eastwood's",
 'Easy Brix',
 'Easy Food',
 'Easy Pizza',
 'Eat & Talk',
 'Eat Market Алкон',
 'Eat Street',
 'Eat&Enjoy',
 'Eat&Play',
 'Eataly',
 'Eateria Паста&Пицца',
 'Ecle',
 'Eco шаурма',
 'Eda premium',
 'Eggsellent',
 'Ekspress Kafe',
 'Ela',
 'Element Coffee',
 'Elephantkids',
 'Eleven Coffee',
 'Encore Cafe',
 'Entree',
 'Erwin РекаМореОкеан',
 'Eshak',
 'Eshka',
 'Espressium',
 'Espresso Bar',
 'Espresso Patronum',
 'Espresso bar',
 'Espressoroom',
 'EssThetik',
 'Estetica',
 'Estetica Cafe',
 'Etmix',
 'Eva',
 'Everest Coffee',
 'Ex: Libris',
 'Express',
 'Express кафе',
 'Extra Virgin',
 'Eywa Art',
 'FLIP',
 'Fabbrica. Pasta & Panini',
 'Falafel Bro',
 'Falko Pizza',
 'Family Bakery',
 'Family Cafe Mayak',
 'Family Club',
 'Family cafe',
 'Family Ресто-Бар',
 'Fan Cafe',
 'Fan Zone',
 'Farang',
 'Farn House',
 'Farro Pasta Bar',
 'Farш',
 'Fast Soup',
 'Fast шашлык',
 'Fastshashlik',
 'Fayz',
 'Feifan',
 'Festa & Тесто',
 'Festa&Тесто',
 'Fibbee',
 'Fibo Pasta & Ravioli',
 'Fika',
 'Financier',
 'Finch',
 'Fine coffee bar',
 'Fire',
 'Fire Burgers',
 'Fire Lake',
 'First&Only',
 'Fish Bistro',
 'Fish Культура',
 'Fishbazaar',
 'Fishman',
 'Fishop',
 'Fit Appėtit',
 'Flaner',
 'Flashburger',
 'Flat White',
 'Fleur',
 'Flip',
 'Floo',
 'Florentini',
 'Florentini City Cafe',
 'Fluffy Fluffy',
 'Fly Coffee',
 'Foil',
 'Food Embassy',
 'Food Galaxy',
 'Food Low Cost Sushi',
 'Food Market Красная Роза',
 'Food Story',
 'Food Street. Рассвет',
 'Food Way',
 'FoodBand.ru',
 'FoodKido',
 'FoodMoscowCoffee',
 'Foodpoint',
 'Foodstep',
 'Foody Foody',
 'For You',
 'For You coffee lab',
 'For Your Kids',
 'For by Friends',
 'Forest Lounge',
 'Fos',
 'Fox',
 'Foxler Art & Lounge',
 'Frame wine & bar',
 'Frank by Баста',
 'Frankie Pizza',
 'Free & Со',
 'Free&co',
 'Freedom bar',
 'French Bakery',
 'French Bakery SeDelice',
 'Fresh',
 'Fresh Coffee Bar',
 'Fresh Food',
 'Fresh cafe',
 'Fresh for you',
 'Fresh for you & Cofe',
 'Fresh шаурма',
 'Fresh-doner',
 'Fresita Pizza',
 'Freya',
 'Friends',
 'Friends & Family',
 'Friends Forever',
 'Friends Forever Botanica',
 'Friends Social Club',
 'From Berlin',
 'Fruits and Veges',
 'Fruitsberry',
 'Fry’d',
 'Fun ny Duck',
 'Funky Lab',
 'G&m',
 "G'астроном",
 'G. Bakery8',
 "GRAB'n Go",
 'Gabs&co',
 'Gagawa',
 'Garage',
 'Garage Café',
 'Garden Cafe',
 'Garret',
 'Garum',
 'Gastro Room',
 'Gastrobar',
 'Gastrobistro Zola',
 "Gayane's",
 'Gelati',
 'Gem',
 'Genso sushi',
 'Gentle',
 'Gentleman Coffee',
 'Georgia Хинкали',
 'Georgian Garden',
 'Georgian House',
 'Get and fly',
 'Gimme Coffee',
 'Ginger Cafe&FitnessBar',
 'Glastonberry',
 'Gloria Pizza',
 'GlowSubs',
 'Go Dragons',
 'Go! Кофе',
 'Gold',
 'Gold 312',
 'Golden coffee',
 'Goncharov',
 'GoodBro Kitchen',
 'GoodFood',
 'Gourmet Lunch',
 'Grace Bistro',
 'Grace pizza',
 'Grand Cru',
 'Grand Family',
 'Grand-cafe',
 'Grano',
 'Grao De Cafe',
 'Grape',
 'Grape Wine & Kitchen',
 'Grapefruit',
 'Great Room Bar',
 'Greek Street',
 'Green Park Sokolniki',
 'Green Pub',
 'Green V. A. I.',
 'GreenGo bar Зеленая лавка',
 'Grey',
 'Grill Bar Crafted',
 'Grinvich Coffee Room',
 'Gross Coffee',
 'Gt. Coffee',
 'Guests in the city',
 "Gump's",
 'Guns & Bears',
 'Gurmanoff',
 'Guru',
 'GustoLife',
 'Gutai',
 'Gvido gelato',
 'GøG',
 'Habit',
 'Hagao',
 'Halal',
 'Halal food',
 'Han Cook',
 'Han cook',
 'Hands Asian bistro',
 'Hang Pho',
 'Hanoi',
 'Hanoi Food&Drinks',
 'Happy Cup club',
 'Harat’s pub',
 'Hard Rock Cafe',
 'Harvest Cocktail Bar',
 'Hatimaki',
 'Hayot',
 'Heavy Еда',
 'HellTower57',
 'Hello Kitty',
 'HelloPapaya',
 'Hellopapaya',
 'Help Driver',
 'Hills',
 'Hite',
 'Ho Cho Pho',
 'Ho Chu Pho',
 'Holder Coffee',
 'Holi Yoga & Cafe',
 'Holy Berry',
 'Home',
 'Homies cafe',
 'Hong Kong',
 'Hop Gun Bar',
 'Horendin',
 'Hot Dog Bulldog',
 'House Mafia',
 'Howard Loves Craft',
 'Hq! Coffee',
 'Hudson Deli',
 'Humpty Dumpty',
 'I Coffee',
 'I Do The Kitchen V. 2',
 'I Like Wine',
 'I Like Wine 2.0',
 'I Love Cake',
 'I Need Doner',
 'I like wine',
 'I-Coffee. me',
 'I-Tal Corner',
 'I-chef',
 'I-chef бистро',
 'I-cup',
 'IL Pizzaiolo',
 'IL pizzaiolo',
 'IL Патио',
 'IQ Coffee',
 'IQ Кофе',
 'ITeam Coffee',
 'Ibis kitchen',
 'Ice Embassy',
 'Id Cafe',
 'Ikigai',
 'Il Barolo',
 'Il Borgo',
 'Il Forno',
 'Il Letterato',
 'Il Mio',
 'Il Pittore',
 'Il Tocco',
 'Il Tomato',
 'Illy',
 'Impress',
 'Introvert. place',
 'Ipho Cafe',
 'Ippo',
 'Istanbul',
 'Istanbul Kebab',
 'Istanbul kebab',
 'Istanbull house',
 "It's СоТ - Кофейня",
 "It's СоТ-Кофейня",
 'Ivoire café',
 'Izakaya',
 'J&j Cafe Moscow',
 "J'pan",
 'Ja-Jo',
 'Jamamai asian kitchen & bar',
 'Janis cafe',
 'JapCake',
 'Jaya',
 'Jaz-Jiz',
 'Jedi Coon',
 "Jeffrey's",
 "Jeffrey's Coffee",
 "Jeffrey's Coffeeshop",
 "Jeffrey's кофе и сидр",
 'Jeffrey’s Coffeeshop',
 'Jinju',
 'Joe Pizza',
 "John Gilroy's Pub",
 'Johnny Lee Pizza & Halal Food',
 'Jolene',
 'Joon',
 'Julibon cafe',
 'Jungle Brothers',
 'Just',
 'Just Coffee',
 'K-Town',
 'K-Town Korean BBQ',
 'Kafin',
 'Kaif Provenance',
 'Kalabasa',
 'Kano',
 'Karavan',
 'Karma Coffee',
 'Kathrin’s bakery',
 'Kavabanga-food',
 'Kaya Coffee Shop',
 'Kebab Time',
 'Kebabs',
 'Kenza',
 'Khait Food',
 'Kikidze',
 'Killfish',
 'Kimpab',
 'KinoHome',
 'Kiosk 11',
 'Kiosk 1936',
 'Kitchen',
 'Kitchen For You',
 'Kitsune',
 'Kle_do cafe',
 'Knockout coffee',
 'Koi Nori',
 'Koji',
 'Kojiro',
 'Kollektiv',
 'Kool i cha',
 'Korean Chick',
 'Korean chick',
 'Koreana Light',
 'Kraskovka',
 'Krispy Kreme',
 'Ku: Рамен Изакая бар',
 'Ku: рамен изакая бар',
 'Kulinari',
 'Kuma To Sakana',
 'Kurkuma',
 'Kurnik',
 'Kuzina',
 'Kuzu kebab',
 'Kvartal',
 'Kvartal Green Garden',
 'L cafe',
 'LISObon',
 'La Bellezza',
 'La Bulka',
 'La Cafe',
 'La Capitale',
 'La Casa',
 'La Maroush',
 'La Mortazza',
 'La Pausa',
 'La Pizza Bomba',
 'La Provincia',
 'La Taverna',
 'La Veranda',
 'La Verona',
 'La Vie Café',
 'La villa',
 'La Вилка',
 'Lacabana-Africana',
 'Laffa Laffa',
 'Lalaland',
 'Lamadjo',
 'Lamm’s',
 'Lancheria ArtPlay',
 'Langet',
 'Lao Lee Плешка',
 'Larionov',
 'Larry&Krabs',
 'Lars Vegans',
 'Laserland кафе',
 'Latteria1963',
 'Lav cafe',
 'Lav шашлык',
 'Lava Pizza',
 'Lavanda',
 'Lavash',
 'Lavazza',
 'Lavaш',
 'Lavburger',
 'Lawanda Store',
 'Lay Bay',
 'Layerz Bakery',
 'Le Chaton Gris',
 'Le Petit Paris',
 'Le Procope Du Matin',
 'Le Круассан',
 'Leffe cafe',
 'Lele Kitchen & Wine',
 'LeoCoffee',
 'Leon',
 'Les',
 "Let's Rock",
 'Levant/شام',
 'Levin Bakehouse',
 'Life Food',
 'Lift Coffee & Grill',
 'Like Cafe',
 'Like burger&pizzetta',
 'Lino',
 'Lion',
 'Little Panda Cafe',
 'Littles Kids Play Cafe',
 'Living Room',
 'Lobby',
 'Local',
 'Local kitchen',
 'Locals',
 'Loft 45',
 'Loft-cafe академия',
 'Logovo',
 'Lollo',
 'Loo Chi',
 'Lori Bar',
 'Loro',
 'LostBar',
 'Louis Fusion',
 'Lounge Bar',
 'Love Lavash',
 'Love&eat',
 'Lovers',
 'Lucky Bakery',
 'Lucky Cheese Pizza',
 'Lucky Eye',
 'Lucky Eye. Ближневосточной lounge bar',
 'Lucky Izakaya Bar',
 'Lumicino',
 'Lunch',
 'Lunch Point',
 'Lunch&Box',
 'LunchCity',
 'Lure Oysterbar',
 "Lusy's Pizza",
 'Lutom',
 'Lyanson’s coffee',
 'MG Food',
 'MYration',
 'Ma Chere bistro',
 'Mac & Cheese',
 'Macadamia',
 'Mad Season',
 'Mad Wine Bar',
 'Madam Yen',
 'Madison Restaurant & Club',
 'Maestrello',
 'Mafe',
 'Magaria',
 'Magic Coffee',
 'Main Food',
 'MainFood',
 'MamaMai',
 'Mamma mia',
 'Man Gal',
 'Mandarin Combustible',
 'Mangal House',
 ...]

В списке названий заведений общественного питания имеются очень похожие наименования, различающиеся заглавными буквами, задвоенными буквами или пробелами. На нескольких примерах проверим наличие ошибок в названиях.

In [13]:
duble = ['ABC Coffee Roasters', 'ABC coffee roasters', '9 Bar Coffe', '9 Bar Coffee',  'Caffeterria', 'Caffetteria',
         'Drive Cafe', 'Drive Café', 'Free & Со', 'Free&co', "It's СоТ - Кофейня", 
         "It's СоТ-Кофейня",]
In [14]:
data.query('name in @duble').sort_values('name')
Out[14]:
name category address district hours lat lng rating price avg_bill middle_avg_bill middle_coffee_cup chain seats
782 9 Bar Coffe кофейня Москва, Алтуфьевское шоссе, 43 Северо-Восточный административный округ пн-пт 07:30–18:00 55.870479 37.580795 4.4 NaN NaN NaN NaN 0 NaN
45 9 Bar Coffee кофейня Москва, Коровинское шоссе, 41, стр. 1 Северный административный округ пн-пт 08:00–18:00 55.885837 37.513422 4.0 NaN NaN NaN NaN 1 46.0
5572 9 Bar Coffee кофейня Москва, Боровая улица, 7, стр. 2 Юго-Восточный административный округ пн-пт 08:00–18:30 55.771149 37.714980 4.1 NaN NaN NaN NaN 1 10.0
5450 9 Bar Coffee кофейня Москва, Боровая улица, 10к1 Юго-Восточный административный округ ежедневно, 08:00–22:00 55.771561 37.713906 4.6 NaN NaN NaN NaN 1 NaN
5181 9 Bar Coffee кофейня Москва, Космодамианская набережная, 52с1 Центральный административный округ пн-пт 08:00–20:00 55.732185 37.646987 4.2 NaN NaN NaN NaN 1 NaN
2323 9 Bar Coffee кофейня Москва, Стромынский переулок, 4 Восточный административный округ пн-пт 08:00–20:00; сб,вс 08:00–18:00 55.793241 37.694106 4.3 NaN Цена чашки капучино:130–230 ₽ NaN 180.0 1 0.0
4013 9 Bar Coffee кофейня Москва, Бережковская набережная, 16А Западный административный округ пн-пт 09:00–19:00 55.737824 37.562717 4.4 NaN Цена чашки капучино:115–140 ₽ NaN 127.0 1 NaN
1446 9 Bar Coffee кофейня Москва, Ленинградский проспект, 80, корп. 1 Северный административный округ пн-пт 07:30–21:00; сб,вс 07:30–19:00 55.810352 37.506625 4.3 NaN Цена чашки капучино:60–150 ₽ NaN 105.0 1 625.0
4696 ABC Coffee Roasters кофейня Москва, улица Покровка, 7/9-11к1, подъезд 10 Центральный административный округ пн-пт 08:00–22:00; сб,вс 10:00–22:00 55.759012 37.642190 4.4 NaN NaN NaN NaN 1 NaN
4163 ABC Coffee Roasters кофейня Москва, Усачёва улица, 11И Центральный административный округ пн-пт 08:00–22:00; сб,вс 10:00–22:00 55.727530 37.570567 4.4 NaN NaN NaN NaN 1 NaN
3813 ABC Coffee Roasters кофейня Москва, Большая Никитская улица, 19/16с1 Центральный административный округ пн-пт 08:00–22:00; сб,вс 10:00–22:00 55.757162 37.600701 4.4 NaN NaN NaN NaN 1 NaN
5156 ABC Coffee Roasters кофейня Москва, Ордынский тупик, 4А Центральный административный округ пн-пт 08:00–22:00; сб,вс 10:00–22:00 55.741026 37.623384 4.5 NaN NaN NaN NaN 1 NaN
1442 ABC coffee roasters кофейня Москва, Ленинградский проспект, 72, корп. 1 Северный административный округ пн-пт 08:00–22:00; сб,вс 10:00–22:00 55.805547 37.520395 4.5 средние Цена чашки капучино:220–270 ₽ NaN 245.0 0 625.0
7035 Caffeterria кофейня Москва, улица Бутлерова, 17 Юго-Западный административный округ NaN 55.650150 37.539626 4.7 NaN NaN NaN NaN 0 60.0
4145 Caffetteria кафе Москва, Киевская улица, 2, стр. 5 Западный административный округ ежедневно, 09:00–21:00 55.743481 37.563312 3.9 средние Средний счёт:300–1000 ₽ 650.0 NaN 0 NaN
1254 Drive Cafe кафе Москва, Северо-Западный административный округ... Северо-Западный административный округ NaN 55.792090 37.391216 3.7 NaN NaN NaN NaN 0 NaN
6438 Drive Café кафе Москва, Ставропольская улица, 31 Юго-Восточный административный округ ежедневно, круглосуточно 55.682254 37.773623 3.3 NaN NaN NaN NaN 1 NaN
6927 Drive Café кафе Москва, Севастопольский проспект, 89 Юго-Западный административный округ ежедневно, круглосуточно 55.644736 37.560829 4.2 NaN NaN NaN NaN 1 NaN
6717 Drive Café кафе Москва, МКАД, 43-й километр, вл12Бс1 Юго-Западный административный округ ежедневно, круглосуточно 55.632211 37.468479 4.1 NaN NaN NaN NaN 1 NaN
6798 Drive Café кафе Москва, МКАД, 46-й километр, вл6 Западный административный округ ежедневно, круглосуточно 55.654813 37.441619 3.5 NaN NaN NaN NaN 1 NaN
6197 Drive Café кафе Москва, улица Дмитрия Ульянова, 9А, стр. 1 Юго-Западный административный округ ежедневно, круглосуточно 55.690816 37.565954 3.8 NaN NaN NaN NaN 1 90.0
6987 Drive Café кафе Москва, улица Обручева, 42А Юго-Западный административный округ ежедневно, круглосуточно 55.651971 37.546844 4.0 NaN NaN NaN NaN 1 NaN
7170 Drive Café кафе Москва, Каширское шоссе, 57А Южный административный округ ежедневно, круглосуточно 55.634298 37.701279 4.2 NaN NaN NaN NaN 1 17.0
7213 Drive Café кафе Москва, Каширское шоссе, вл80А Южный административный округ ежедневно, круглосуточно 55.632770 37.701665 4.1 NaN NaN NaN NaN 1 NaN
7482 Drive Café кафе Москва, МКАД, 16-й километр, вл4 Юго-Восточный административный округ ежедневно, круглосуточно 55.644450 37.821370 3.9 NaN NaN NaN NaN 1 NaN
7684 Drive Café кафе Москва, МКАД, 34-й километр, вл7с1 Юго-Западный административный округ ежедневно, круглосуточно 55.580332 37.572903 4.0 NaN NaN NaN NaN 1 NaN
7845 Drive Café кафе Москва, Шипиловский проезд, 29 Южный административный округ ежедневно, круглосуточно 55.616369 37.695107 3.8 NaN NaN NaN NaN 1 5.0
6577 Drive Café кафе Москва, проспект Вернадского, 100А Западный административный округ ежедневно, круглосуточно 55.651096 37.478337 3.9 NaN NaN NaN NaN 1 NaN
5793 Drive Café кафе Москва, улица Лобачевского, 21 Западный административный округ ежедневно, круглосуточно 55.677730 37.481469 4.0 NaN NaN NaN NaN 1 NaN
24 Drive Café кафе Москва, улица Дыбенко, 9Ас1 Северный административный округ ежедневно, круглосуточно 55.879992 37.481571 4.0 NaN NaN NaN NaN 1 NaN
5760 Drive Café кафе Москва, улица Лобачевского, 92Г Западный административный округ ежедневно, круглосуточно 55.678526 37.484376 4.2 NaN NaN NaN NaN 1 NaN
7943 Drive Café кафе Москва, МКАД, 19-й километр, 8 Южный административный округ ежедневно, круглосуточно 55.619078 37.781873 4.1 NaN NaN NaN NaN 1 NaN
3273 Drive Café кафе Москва, Кутузовский проспект, 55, стр. 2 Западный административный округ ежедневно, круглосуточно 55.729875 37.484326 4.2 NaN NaN NaN NaN 1 100.0
3234 Drive Café кафе Москва, улица Барклая, 1Ж Западный административный округ ежедневно, круглосуточно 55.736871 37.511861 4.2 NaN NaN NaN NaN 1 6.0
3229 Drive Café кафе Москва, Кутузовский проспект, 52 Западный административный округ ежедневно, круглосуточно 55.730866 37.483566 4.3 NaN NaN NaN NaN 1 NaN
2492 Drive Café кафе Москва, Гаврикова улица, 4ст1 Центральный административный округ ежедневно, круглосуточно 55.779490 37.671880 3.9 NaN NaN NaN NaN 1 NaN
457 Drive Café кафе Москва, Фестивальная улица, 6А, стр. 1 Северный административный округ ежедневно, круглосуточно 55.858064 37.487468 4.2 NaN NaN NaN NaN 1 100.0
451 Drive Café кафе Москва, улица Свободы, 70 Северо-Западный административный округ ежедневно, круглосуточно 55.872268 37.440776 4.3 NaN NaN NaN NaN 1 NaN
384 Drive Café кафе Москва, Беломорская улица, 2А, стр. 1 Северный административный округ ежедневно, круглосуточно 55.862203 37.466740 4.2 NaN NaN NaN NaN 1 NaN
5768 Drive Café кафе Москва, Минская улица, 1Н Западный административный округ ежедневно, круглосуточно 55.726321 37.494762 4.2 NaN NaN NaN NaN 1 NaN
3285 Free & Со пиццерия Москва, Багратионовский проезд, 1А, корп. 1 Западный административный округ ежедневно, 10:00–23:00 55.745802 37.513116 4.3 средние Средний счёт:до 470 ₽ 470.0 NaN 0 40.0
6799 Free&co пиццерия Москва, Профсоюзная улица, 109, корп. 2 Юго-Западный административный округ ежедневно, 10:00–22:00 55.632829 37.519910 4.1 NaN NaN NaN NaN 1 170.0
1151 Free&co пиццерия Москва, проезд Дежнёва, 23 Северо-Восточный административный округ ежедневно, 10:00–22:00 55.869924 37.636841 3.9 средние Средний счёт:до 470 ₽ 470.0 NaN 1 20.0
7966 Free&co быстрое питание Москва, Воронежская улица, 44 Южный административный округ ежедневно, 10:00–22:00 55.610158 37.747936 1.9 средние Средний счёт:до 470 ₽ 470.0 NaN 1 NaN
1898 It's СоТ - Кофейня кофейня Москва, Бумажный проезд, 14, стр. 1 Северный административный округ пн-пт 08:00–19:00 55.791338 37.587309 4.4 средние Цена чашки капучино:90–240 ₽ NaN 165.0 0 NaN
1913 It's СоТ-Кофейня кофейня Москва, 1-я улица Ямского Поля, 17к12 Северный административный округ пн-пт 08:00–19:00 55.783833 37.584821 4.4 NaN NaN NaN NaN 0 NaN

В проверенном списке не являются ошибкой только 'Caffeterria', 'Caffetteria', в остальных случаях в одном из названий ошибка и заведения относятся к одной сети. Приведем названия к нижнему регистру, удалим пробелы и знаки ударения.

In [15]:
data['name']=data['name'].str.lower()
data['name']=data['name'].str.replace(' ','')
data['name']=data['name'].str.replace('é','e')
data['name']=data['name'].str.replace('9barcoffe', '9barcoffee')
data['name']=data['name'].str.replace('9barcoffeee', '9barcoffee')
In [16]:
# Проверим изменения в наименованиях заведений общественного питания и нa наличие неявных дубликатов:  
data['name'].sort_values().unique().tolist()
Out[16]:
['#кешбэккафе',
 '+39pizzeriamozzarellabar',
 '1-якреветочная',
 '1001ночь',
 '100ловая',
 '100лоффка',
 '10идеальныхпицц',
 '13',
 '13chefdoner',
 '15-йшар',
 '15kitchen+bar',
 '16июня',
 '16тонн',
 '18грамм',
 '1901comfortfoodzone',
 '1у',
 '1этаж',
 '2-йэтаж',
 '2046',
 '21век',
 '22акракофе&хлеб',
 '2u-ту-ю',
 '2типа',
 '351bar',
 '3ступени',
 '4.2.bar',
 '4/1restaurant',
 '42coffeeshop',
 '47',
 '495',
 '4friendscoffee',
 '4tunacafe&grill',
 '4сезона',
 '55.709201,37.392257',
 '5starscoffee',
 '69раков',
 '6ambreadkitchen',
 '6рукопожатий',
 '7/12',
 '7сэндвичей',
 '7элемент',
 '800°сcontemporarysteak',
 '8bitpizza',
 '8oz',
 '8вафель',
 '8зёрен',
 '8пончиков',
 '9barcoffee',
 '9зёрен',
 'a-cafe',
 'abccoffeeroasters',
 'acaifamily',
 'accent',
 "adam'schicken",
 'adriamare',
 'ahava',
 'aircoffee',
 'al33пиццериябарботтега',
 'alhalal',
 'allday',
 'alma',
 'alternativecoffee',
 'aly’spoke',
 'amande',
 'amarena',
 'americanoblackcoffee&food',
 'amgcafe',
 'amichaise',
 'amoregrande',
 'amsterdambar',
 'andycoffee',
 'angelcakescity',
 'angelcakespatriki',
 'annjoy',
 'anribakery',
 'antalya',
 'anvilcafe',
 'aqkitchen',
 'aquarium',
 'arabix',
 'arch1908',
 'archie',
 'arcusbarandfood',
 'armibaker',
 'aroma',
 'art&horses',
 'art-rco',
 'art-буффет',
 'artcoffeeclub',
 'artdevie',
 'arzon',
 'arzonfood',
 'asiagourmet',
 'asiatiquekitchenxbar',
 'asparago',
 'assa',
 'atelierdetartelettes',
 'atilla',
 'atlanticaseafood',
 'autostory',
 'ava',
 'avenue32',
 'avgustрыбныйресторан',
 'avkvadrate',
 'avocadopoint',
 'avodaycoffeeandtea',
 'b&bbradubar',
 'b&dcafe',
 'b.r.b.скоровернусь',
 'b1coffee&goodies',
 'babacha',
 'babanapoli',
 'baciabbracci',
 'badinh',
 'baercoffee',
 'bagetti',
 'bake&coffee',
 'bakery',
 'bakerymart',
 'balabowl',
 'balance',
 'balanceat',
 'baleno',
 'balilounge',
 'bando',
 'bao+noodles',
 'barbacoa',
 'barbqcafe',
 'barmalini',
 'barpark15',
 'barracholo',
 'barzerotime',
 'bassg',
 'baza',
 'bb&burgers',
 'bbcafe',
 'bbgrill',
 'bbqkitchen',
 'bbqkitchen2.0',
 'bbqpoint',
 'beautyfoodcafe',
 'beautypub',
 'beer&brut',
 'beersenevbar',
 'bellissima',
 'benedict',
 'berenj',
 'bericoni',
 'berryfruitvitamin&freshbar',
 'berta',
 'bespokecafe',
 'between',
 'beyoglushefdonerwaffle',
 'bezeзиларт',
 'bezeриверпарк',
 'bfl’s',
 'bierлога',
 'bigblackcupcoffee',
 'bigcity',
 "bigjim'spub",
 'bigсуши',
 'billymcdaniel',
 'bistroostro',
 'bitterdrop',
 'bizi',
 'bizoneloungeитальянскаякухня',
 'bklyn:brooklynpizzapie',
 'black&whitelounge',
 'blackstarburger',
 'blackstone',
 'blackthai',
 'blackмолоко',
 'blanc',
 'blau',
 'blinicoffee',
 'blinkseafood',
 'blizzcafe&bar',
 'bloom-n-brew',
 'bloom-n-brewbaum',
 'bloom-n-brewfactoria',
 'bloomcoffee',
 'bluefinsushinikkei&seafood',
 'bm',
 'bo&ga',
 'bo-bolounge',
 'bob’syouruncle',
 'bocconcino',
 'bodrero',
 'bodrocoffee',
 'bofood',
 'bollo',
 'bollywood',
 'bolognettaosteria&pizzeria',
 'bonjour',
 'bonlavash',
 'bonnecantine',
 'booblik',
 'borabora',
 'bossdoner',
 'bostonseafood&bar',
 'botteganovaorganic',
 'boulangerie',
 'bowlfamily',
 'bowlme',
 'bowlroom',
 'bổ',
 'bradubar',
 'brancho',
 'brasserielambic',
 'brasseriestout',
 'bravos',
 'breadandbutter',
 'breadhead',
 'breadville',
 'breadпит',
 'breakfastcafe',
 'breakfasthunters',
 'breakfastsotasty',
 'brera',
 'brick',
 'brightisraeligrill',
 'brisketbbq',
 'brix',
 'bro&n',
 'brobar',
 'brodobar&kitchen',
 'brooklyncafe',
 'brooklyncoffee',
 'brooms',
 'brosburritos',
 'browniemama',
 'brrrew!',
 'brunchcafe',
 'bruxx',
 'bubabysumosan',
 'bubamara',
 'bubbasheri',
 'buddybar',
 'bufet',
 'buffet',
 'bulldogbar',
 'bulldogcoffee',
 'bullmeat',
 'bunkerpubbeer',
 'buon',
 'burgerclub',
 'burgerheroes',
 'burgersandcrabs',
 'burgershaw',
 'butfirstcoffee',
 'bổ',
 "c'cups",
 'caf&eacute;sicilia',
 'cafe',
 'cafe&bar',
 'cafe&пельменная',
 'cafe13',
 'cafe1892',
 'cafe55',
 'cafeaprile',
 'cafearizona',
 'cafebyinteroptika',
 'cafedeparis',
 'cafeimperial',
 'cafeinn',
 'cafepantheon',
 'caferacer',
 'cafesunset',
 'cafeteriussimple',
 'cafetheslim',
 'cafevecher',
 'caffa',
 'caffediemm',
 'caffegalliano',
 "caffemandy's",
 'caffeterria',
 'caffetteria',
 'cafio',
 "cakeo'clock",
 'caketime',
 'calma!',
 'cameraobscura',
 'camorrapizzaebirra',
 'campus',
 'canteen',
 'cantinacity',
 'cantinacityfreeflowcafe',
 'cape',
 'capito',
 'capopizza&pasta',
 'captaingyros',
 'cargocafe',
 'carrotsandbeans',
 'casadelcaffe',
 'casadifamiglia',
 'casaleone',
 'caspian',
 'cassettecafe',
 'catch',
 'catcher',
 'cedroalbero',
 'cepagekitchen&bar',
 'cezvecoffee',
 'chacha',
 'chanh',
 'chatnoir',
 'cheesemania',
 'chefcat',
 'chefexpress',
 'chekhoffcafe&bar',
 'chichasanchen',
 'chickenfather',
 'chickenmania',
 'chickenplanet',
 'chicko',
 'chikenkingshawarma',
 'chinaclub',
 'chinalife',
 'chinapalace',
 'chindikitchen',
 'chinesemarket',
 'chips',
 "chips'n'kale",
 'choudo',
 'chowder&pie',
 'christian',
 'christopher.co',
 'cinnabon',
 'cityfriends',
 'citylife',
 'citylunch',
 'cityspacebar&restaurant',
 'clean',
 'clevercoffee',
 'clubpizza',
 'co/cocoffee&cozy',
 'coba',
 'cobaltcoffee',
 'cochonnet',
 'cofair',
 'cofan',
 'cofefest',
 'coffee',
 'coffee&croissant',
 'coffee13',
 'coffee42',
 'coffee_molka',
 'coffee_spark',
 'coffeeandthecity',
 "coffeebar'17",
 'coffeebara',
 'coffeebay',
 'coffeebean',
 'coffeebistro',
 'coffeeboy',
 'coffeebrain',
 'coffeebreak',
 'coffeebrothers',
 'coffeeburo',
 'coffeecombo',
 'coffeedrop',
 'coffeefirst',
 'coffeefm',
 'coffeefox',
 'coffeefrisbee',
 'coffeegarden',
 'coffeegate',
 'coffeeguru',
 'coffeehub',
 'coffeein',
 'coffeeinn',
 'coffeeist',
 'coffeeitself',
 'coffeeizm',
 'coffeejoy',
 "coffeekaldi's",
 'coffeeking',
 'coffeelike',
 'coffeelovers',
 'coffeeme',
 'coffeemiru',
 'coffeemoose',
 'coffeemusic',
 'coffeeparty',
 'coffeepie',
 'coffeeplace',
 'coffeepoint',
 'coffeepulse',
 'coffeereligion',
 'coffeeshopcompany',
 'coffeeshots',
 'coffeesova',
 'coffeesphere',
 'coffeesupreme',
 'coffeeteabar',
 'coffeetogo',
 'coffeevibe',
 'coffeeway',
 'coffeeweek',
 'coffeewinner',
 'coffeewins',
 'coffeewood',
 'coffeeпирапора',
 'coffeeтут',
 'coffelab',
 'coffeplet',
 'coffezdes',
 'coffhome',
 'coffprice',
 'coffta',
 'cofix',
 'cofкофе',
 'colorcoffee',
 'colorхот-дог',
 'comeacasa',
 'commeaparis',
 'community',
 'compasscoffee&bakery',
 'conversation',
 "cook'kareku",
 'cornercafe&kitchen',
 'cornercoffeeroasters',
 'correas',
 'corsocoffee',
 'cosmiccoffee',
 'cosmiclatte',
 'cosmoslounge',
 'cotto',
 'countrycoffee',
 "cousin'scoffee",
 'craftbuffet',
 'craftburgers',
 'crazyfish',
 'crazykitchbrothers',
 'crazynoodle',
 'creamsoda',
 'crema',
 'creperiedeparis',
 'crisper',
 'crop.coffee&smoothiebar',
 'crosseat',
 'crosta',
 'crystalcafemadeingeorgia',
 'cubby',
 'culturacoffee',
 'cup&chin',
 'cups&hugs',
 'curry',
 'cvcкитайскаякухня',
 'cybersaray',
 'dada',
 'daftrabbitpub',
 'daiviet',
 'damil',
 'danell’opizza',
 "darkpatrick'spub",
 'davidbcafe',
 'dcs',
 'debassus',
 'deepfriedfriends',
 'deli2go',
 'delibyshell',
 'delimarche',
 'delloscorporateservice',
 'delonixcafe',
 'demicoffeeshop',
 'demokrat',
 'dereza',
 'detilapshi',
 'devillage',
 'devino',
 'dimsum&co',
 'dinnertime',
 'dipwithme',
 'dirtydance',
 'district',
 'divillaggio',
 'dizengof99',
 'do.brocoffee',
 'dobryakovabakery',
 'dolce&gamarjoba',
 'dolcefarniente',
 'doner&tantuni',
 'doner24',
 'donermania',
 'donerone',
 'donerpro',
 'donnamaria',
 'dopaminesaladshop',
 'dormouse',
 'dormousecoffeeshop',
 'doubleaxe',
 'doubleduck',
 'dr.coffee',
 'dr.живаго',
 'dracoffeestar',
 'dragonbubbletea',
 'dragonmixologybar',
 'dramacafe',
 'dreambar',
 'dreamfood',
 'drinkeattravel',
 'drive',
 'drivecafe',
 'dubaimeal',
 'duckit',
 'dudu',
 "dunkin'donuts",
 'dонхулио',
 'e.d.a.',
 'e.s.coffee',
 'eastoria',
 "eastwood's",
 'easybrix',
 'easyfood',
 'easypizza',
 'eat&enjoy',
 'eat&play',
 'eat&talk',
 'eataly',
 'eateriaпаста&пицца',
 'eatmarketалкон',
 'eatstreet',
 'ecle',
 'ecoшаурма',
 'edapremium',
 'eggsellent',
 'ekspresskafe',
 'ela',
 'elementcoffee',
 'elephantkids',
 'elevencoffee',
 'encorecafe',
 'entree',
 'erwinрекамореокеан',
 'eshak',
 'eshka',
 'espressium',
 'espressobar',
 'espressopatronum',
 'espressoroom',
 'essthetik',
 'estetica',
 'esteticacafe',
 'etmix',
 'etudescafe',
 'eva',
 'everestcoffee',
 'ex:libris',
 'express',
 'expressкафе',
 'extravirgin',
 'eywaart',
 'fabbrica.pasta&panini',
 'falafelbro',
 'falkopizza',
 'familybakery',
 'familycafe',
 'familycafemayak',
 'familyclub',
 'familyресто-бар',
 'fancafe',
 'fanzone',
 'farang',
 'farnhouse',
 'farropastabar',
 'farш',
 'fastshashlik',
 'fastsoup',
 'fastшашлык',
 'fayz',
 'feifan',
 'festa&тесто',
 'fibbee',
 'fibopasta&ravioli',
 'fika',
 'financier',
 'finch',
 'finecoffeebar',
 'fire',
 'fireburgers',
 'firelake',
 'first&only',
 'fishbazaar',
 'fishbistro',
 'fishman',
 'fishop',
 'fishкультура',
 'fitappėtit',
 'flaner',
 'flashburger',
 'flatwhite',
 'fleur',
 'flip',
 'floo',
 'florentini',
 'florentinicitycafe',
 'fluffyfluffy',
 'flycoffee',
 'foil',
 'foodband.ru',
 'foodembassy',
 'foodgalaxy',
 'foodkido',
 'foodlowcostsushi',
 'foodmarketкраснаяроза',
 'foodmoscowcoffee',
 'foodpoint',
 'foodstep',
 'foodstory',
 'foodstreet.рассвет',
 'foodway',
 'foodyfoody',
 'forbyfriends',
 'forestlounge',
 'foryou',
 'foryoucoffeelab',
 'foryourkids',
 'fos',
 'fox',
 'foxlerart&lounge',
 'framewine&bar',
 'frankbyбаста',
 'frankiepizza',
 'free&co',
 'free&со',
 'freedombar',
 'frenchbakery',
 'frenchbakerysedelice',
 'fresh',
 'fresh-doner',
 'freshcafe',
 'freshcoffeebar',
 'freshfood',
 'freshforyou',
 'freshforyou&cofe',
 'freshшаурма',
 'fresitapizza',
 'freya',
 'friends',
 'friends&family',
 'friendsforever',
 'friendsforeverbotanica',
 'friendssocialclub',
 'fromberlin',
 'fruitsandveges',
 'fruitsberry',
 'fry’d',
 'funkylab',
 'funnyduck',
 'g&m',
 "g'астроном",
 'g.bakery8',
 'gabs&co',
 'gagawa',
 'garage',
 'garagecafe',
 'gardencafe',
 'garret',
 'garum',
 'gastrobar',
 'gastrobistrozola',
 'gastroroom',
 "gayane's",
 'gelati',
 'gem',
 'gensosushi',
 'gentle',
 'gentlemancoffee',
 'georgiangarden',
 'georgianhouse',
 'georgiaхинкали',
 'getandfly',
 'gimmecoffee',
 'gingercafe&fitnessbar',
 'glastonberry',
 'gloriapizza',
 'glowsubs',
 'go!кофе',
 'godragons',
 'gold',
 'gold312',
 'goldencoffee',
 'goncharov',
 'goodbrokitchen',
 'goodfood',
 'gourmetlunch',
 "grab'ngo",
 'gracebistro',
 'gracepizza',
 'grand-cafe',
 'grandcru',
 'grandfamily',
 'grano',
 'graodecafe',
 'grape',
 'grapefruit',
 'grapewine&kitchen',
 'greatroombar',
 'greekstreet',
 'greengobarзеленаялавка',
 'greenparksokolniki',
 'greenpub',
 'greenv.a.i.',
 'grey',
 'grillbarcrafted',
 'grinvichcoffeeroom',
 'grosscoffee',
 'gt.coffee',
 'guestsinthecity',
 "gump's",
 'guns&bears',
 'gurmanoff',
 'guru',
 'gustolife',
 'gutai',
 'gvidogelato',
 'gøg',
 'habit',
 'hagao',
 'halal',
 'halalfood',
 'hancook',
 'handsasianbistro',
 'hangpho',
 'hanoi',
 'hanoifood&drinks',
 'happycupclub',
 'harat’spub',
 'hardrockcafe',
 'harvestcocktailbar',
 'hatimaki',
 'hayot',
 'heavyеда',
 'hellokitty',
 'hellopapaya',
 'helltower57',
 'helpdriver',
 'hills',
 'hite',
 'hochopho',
 'hochupho',
 'holdercoffee',
 'holiyoga&cafe',
 'holyberry',
 'home',
 'homiescafe',
 'hongkong',
 'hopgunbar',
 'horendin',
 'hotdogbulldog',
 'housemafia',
 'howardlovescraft',
 'hq!coffee',
 'hudsondeli',
 'humptydumpty',
 'i-chef',
 'i-chefбистро',
 'i-coffee.me',
 'i-cup',
 'i-talcorner',
 'ibiskitchen',
 'iceembassy',
 'icoffee',
 'idcafe',
 'idothekitchenv.2',
 'ikigai',
 'ilbarolo',
 'ilborgo',
 'ilforno',
 'ilikewine',
 'ilikewine2.0',
 'illetterato',
 'illy',
 'ilmio',
 'ilovecake',
 'ilpittore',
 'ilpizzaiolo',
 'iltocco',
 'iltomato',
 'ilпатио',
 'impress',
 'ineeddoner',
 'introvert.place',
 'iphocafe',
 'ippo',
 'iqcoffee',
 'iqкофе',
 'istanbul',
 'istanbulkebab',
 'istanbullhouse',
 "it'sсот-кофейня",
 'iteamcoffee',
 'ivoirecafe',
 'izakaya',
 'j&jcafemoscow',
 "j'pan",
 'ja-jo',
 'jamamaiasiankitchen&bar',
 'janiscafe',
 'japcake',
 'jaya',
 'jaz-jiz',
 'jedicoon',
 "jeffrey's",
 "jeffrey'scoffee",
 "jeffrey'scoffeeshop",
 "jeffrey'sкофеисидр",
 'jeffrey’scoffeeshop',
 'jinju',
 'joepizza',
 "johngilroy'spub",
 'johnnyleepizza&halalfood',
 'jolene',
 'joon',
 'juliboncafe',
 'junglebrothers',
 'just',
 'justcoffee',
 'k-town',
 'k-townkoreanbbq',
 'kafin',
 'kaifprovenance',
 'kalabasa',
 'kano',
 'karavan',
 'karmacoffee',
 'kathrin’sbakery',
 'kavabanga-food',
 'kayacoffeeshop',
 'kebabs',
 'kebabtime',
 'kenza',
 'khaitfood',
 'kikidze',
 'killfish',
 'kimpab',
 'kinohome',
 'kiosk11',
 'kiosk1936',
 'kitchen',
 'kitchenforyou',
 'kitsune',
 'kle_docafe',
 'knockoutcoffee',
 'koinori',
 'koji',
 'kojiro',
 'kollektiv',
 'koolicha',
 'koreanalight',
 'koreanchick',
 'kraskovka',
 'krispykreme',
 'ku:раменизакаябар',
 'kulinari',
 'kumatosakana',
 'kurkuma',
 'kurnik',
 'kuzina',
 'kuzukebab',
 'kvartal',
 'kvartalgreengarden',
 'labellezza',
 'labulka',
 'lacabana-africana',
 'lacafe',
 'lacapitale',
 'lacasa',
 'laffalaffa',
 'lalaland',
 'lamadjo',
 'lamaroush',
 'lamm’s',
 'lamortazza',
 'lancheriaartplay',
 'langet',
 'laoleeплешка',
 'lapausa',
 'lapizzabomba',
 'laprovincia',
 'larionov',
 'larry&krabs',
 'larsvegans',
 'laserlandкафе',
 'lataverna',
 'latteria1963',
 'lavanda',
 'lavapizza',
 'lavash',
 'lavazza',
 'lavaш',
 'lavburger',
 'lavcafe',
 'laveranda',
 'laverona',
 'laviecafe',
 'lavilla',
 'lavшашлык',
 'lawandastore',
 'laybay',
 'layerzbakery',
 'laвилка',
 'lcafe',
 'lechatongris',
 'leffecafe',
 'lelekitchen&wine',
 'leocoffee',
 'leon',
 'lepetitparis',
 'leprocopedumatin',
 'les',
 "let'srock",
 'levant/شام',
 'levinbakehouse',
 'leкруассан',
 'lifefood',
 'liftcoffee&grill',
 'likeburger&pizzetta',
 'likecafe',
 'lino',
 'lion',
 'lisobon',
 'littlepandacafe',
 'littleskidsplaycafe',
 'livingroom',
 'lobby',
 'local',
 'localkitchen',
 'locals',
 'loft-cafeакадемия',
 'loft45',
 'logovo',
 'lollo',
 'loochi',
 'loribar',
 'loro',
 'lostbar',
 'louisfusion',
 'loungebar',
 'love&eat',
 'lovelavash',
 'lovers',
 'luckybakery',
 'luckycheesepizza',
 'luckyeye',
 'luckyeye.ближневосточнойloungebar',
 'luckyizakayabar',
 'lumicino',
 'lunch',
 'lunch&box',
 'lunchcity',
 'lunchpoint',
 'lureoysterbar',
 "lusy'spizza",
 'lutom',
 'lyanson’scoffee',
 'mac&cheese',
 'macadamia',
 'macherebistro',
 'madamyen',
 'madisonrestaurant&club',
 'madseason',
 'madwinebar',
 'maestrello',
 'mafe',
 'magaria',
 'magiccoffee',
 'mainfood',
 'mamamai',
 'mammamia',
 'mandarincombustible',
 'mangal',
 'mangalhouse',
 'mangogril',
 "manny'sburger",
 'mansardrestaurantandhall',
 'manufaktura',
 'margarita',
 'marie',
 'marketplace',
 'markschoice',
 'marmi',
 'maroon',
 'marrakesh',
 'martinez',
 'marxurbangrill',
 'mashup',
 'masseterkitchen&bar',
 'mastersuitcafe',
 'matchabar',
 'matreshka',
 'maxbakery',
 'maximus',
 'maxlevel',
 'maya',
 'mañana',
 'maппа',
 'mealpleasure',
 'meat&more',
 ...]
In [17]:
data['name']=data['name'].str.replace('доминос', 'домино\'c')
data['name']=data['name'].str.replace('хинкали-gaли', 'хинкали-gали!')
data['name']=data['name'].str.replace('хинкали-gали', 'хинкали-gали!')
data['name']=data['name'].str.replace('хинкалиgали', 'хинкали-gали!')
data['name']=data['name'].str.replace('хинкалиgали!', 'хинкали-gали!')
data['name']=data['name'].str.replace('хинкали-gали!!', 'хинкали-gали!')
data['name']=data['name'].str.replace('яндекславка', 'яндекс.лавка')
In [18]:
data['name'].duplicated().sum()
Out[18]:
2924

Обнаруженные заведения общественного питания с похожими названиями проверены по Яндекс.Картам, устранены опечатки в названиях. Количество дубликатов в названиях увеличилось с 2792 до 2924.

Проверим корректность заполнения признака сетевого заведения: ¶
In [19]:
data['chain'].sum()
Out[19]:
3205
In [20]:
data_chain = data.pivot_table(index ='name', values='chain', aggfunc=('count','sum')).sort_values('name')
data_chain
Out[20]:
count sum
name
#кешбэккафе 1 0
+39pizzeriamozzarellabar 1 0
1-якреветочная 1 1
1001ночь 1 0
100ловая 1 0
... ... ...
яуза 1 0
ящамс 1 0
ё-ланч 2 2
ёжиустрица 1 0
ёрш 2 2

5482 rows × 2 columns

In [21]:
data_chain.query('count>1')
Out[21]:
count sum
name
10идеальныхпицц 3 3
18грамм 3 3
7сэндвичей 4 4
8вафель 2 2
9barcoffee 8 7
... ... ...
яндекс.лавка 72 72
янпримус 3 3
японскаякухня 4 4
ё-ланч 2 2
ёрш 2 2

758 rows × 2 columns

В базе данных 3205 заведений отмечены как сетевые.

</div>

In [22]:
# Исправим ошибки в присвоении признака сетевого заведения в зависимости от количество заведений: 
exsept=['ресторан','столовая','пиццерия','кафе','буфет','пицца','шаурма']
names=data.query('name not in @exsept')['name'].unique()
for name in names:
    if data.loc[(data['name']==name),'chain'].count()==1:
        data.loc[(data['name']==name), 'chain'] = 0
    else:
        data.loc[(data['name']==name),'chain'] = data.loc[(data['name']==name), 'chain'].replace(0, 1)
In [23]:
data_chain_corr = data.pivot_table(index ='name', values='chain', aggfunc=('count','sum')).sort_values('name')
data_chain_corr
Out[23]:
count sum
name
#кешбэккафе 1 0
+39pizzeriamozzarellabar 1 0
1-якреветочная 1 0
1001ночь 1 0
100ловая 1 0
... ... ...
яуза 1 0
ящамс 1 0
ё-ланч 2 2
ёжиустрица 1 0
ёрш 2 2

5482 rows × 2 columns

In [24]:
data_chain_corr.query('count>1')
Out[24]:
count sum
name
10идеальныхпицц 3 3
18грамм 3 3
7сэндвичей 4 4
8вафель 2 2
9barcoffee 8 8
... ... ...
яндекс.лавка 72 72
янпримус 3 3
японскаякухня 4 4
ё-ланч 2 2
ёрш 2 2

758 rows × 2 columns

In [25]:
data['chain'].sum()
Out[25]:
3377

После исправления названий и корректировки признаков количество сетевых заведений общественного питания в базе данных возросло с 3205 до 3377.

</div>

Исправим некорректно оформленные адреса: ¶
In [26]:
data['address']=data['address'].str.replace('Коптевский бульвар д 18 А стр 1','Коптевский бульвар, д 18, А, стр 1')
data['address']=data['address'].str.replace('улица Шкулёва 4','улица Шкулёва, 4')
data['address']=data['address'].str.replace('Москва, Сумская, 2/12','Москва, Сумская улица, 2/12')
data['address']=data['address'].str.replace('пр-т Комсомольский','Комсомольский проспект')
Дополним таблицу столбцом с названием улицы: ¶
In [27]:
pattern = ('\,*,((([-а-яА-Яё0-9\.\s"]*)?)(улица|ул.|переулок|шоссе|проспект|площадь|проезд|аллея|бульвар|набережная|тупик|линия|парк|район|квартал|сквер|сад|заказник|памятник|просек|кольцо|мост|музей|тоннель|километр)(([-а-яА-Яё0-9\.\s"]*)?))\,?')
data['street'] = data['address'].str.extract(pat = pattern)[0]
data['street'] = data['street'].replace(r"^ +| +$", r"", regex=True)
data.head(5)
Out[27]:
name category address district hours lat lng rating price avg_bill middle_avg_bill middle_coffee_cup chain seats street
0 wowфли кафе Москва, улица Дыбенко, 7/1 Северный административный округ ежедневно, 10:00–22:00 55.878494 37.478860 5.0 NaN NaN NaN NaN 0 NaN улица Дыбенко
1 четырекомнаты ресторан Москва, улица Дыбенко, 36, корп. 1 Северный административный округ ежедневно, 10:00–22:00 55.875801 37.484479 4.5 выше среднего Средний счёт:1500–1600 ₽ 1550.0 NaN 0 4.0 улица Дыбенко
2 хазри кафе Москва, Клязьминская улица, 15 Северный административный округ пн-чт 11:00–02:00; пт,сб 11:00–05:00; вс 11:00... 55.889146 37.525901 4.6 средние Средний счёт:от 1000 ₽ 1000.0 NaN 0 45.0 Клязьминская улица
3 dormousecoffeeshop кофейня Москва, улица Маршала Федоренко, 12 Северный административный округ ежедневно, 09:00–22:00 55.881608 37.488860 5.0 NaN Цена чашки капучино:155–185 ₽ NaN 170.0 0 NaN улица Маршала Федоренко
4 ильмарко пиццерия Москва, Правобережная улица, 1Б Северный административный округ ежедневно, 10:00–22:00 55.881166 37.449357 5.0 средние Средний счёт:400–600 ₽ 500.0 NaN 1 148.0 Правобережная улица
In [28]:
data[data['street'].isna()]
Out[28]:
name category address district hours lat lng rating price avg_bill middle_avg_bill middle_coffee_cup chain seats street
6309 енот кафе Москва, № 7 Южный административный округ NaN 55.679064 37.615015 4.8 NaN NaN NaN NaN 0 NaN NaN

Столбец с адресом добавлен, заполним пропуск наименованием округа.

</div>

In [29]:
data['street']=data['street'].fillna(data['district'])

Столбец с названиями улиц сформирован.

</div>

Проверим диапазон режимов работы: ¶
In [30]:
data['hours'].sort_values().unique().tolist()
Out[30]:
['Нет информации',
 'вт 08:30–17:00; ср,чт 12:00–20:30; пт 08:30–17:00; сб 09:00–16:30',
 'вт 13:00–21:00; ср 11:00–20:00; чт 13:00–21:00; пт-вс 11:00–20:00',
 'вт,чт 10:00–18:00',
 'вт,чт,пт,сб,вс 08:00–23:00',
 'вт-вс 09:00–19:00',
 'вт-вс 09:00–21:00',
 'вт-вс 10:00–18:00',
 'вт-вс 10:00–20:00',
 'вт-вс 10:00–21:00',
 'вт-вс 10:00–22:00',
 'вт-вс 10:30–22:00',
 'вт-вс 10:45–21:00',
 'вт-вс 11:00–20:00',
 'вт-вс 11:00–23:00',
 'вт-вс 12:00–00:00',
 'вт-вс 12:00–20:00',
 'вт-вс 12:00–21:00',
 'вт-вс 12:00–23:00',
 'вт-вс 12:00–23:00, перерыв 17:00–18:00',
 'вт-вс 14:00–22:00',
 'вт-вс 17:00–23:00',
 'вт-вс 19:00–06:00',
 'вт-вс круглосуточно',
 'вт-пт 09:00–22:00; сб,вс 10:00–22:00',
 'вт-пт 12:00–20:00; сб,вс 12:00–22:00',
 'вт-сб 09:00–18:00',
 'вт-сб 09:00–21:00',
 'вт-сб 12:00–21:00',
 'вт-сб 17:00–00:00',
 'вт-сб 20:00–06:00',
 'вт-чт 10:00–20:30; пт,сб 10:00–21:30; вс 10:00–20:30',
 'вт-чт 12:00–00:00; пт,сб 12:00–05:00; вс 12:00–00:00',
 'вт-чт 12:00–23:00; пт 12:00–02:00; сб 15:00–02:00',
 'вт-чт 14:00–00:00; пт,сб 14:00–03:00; вс 14:00–00:00',
 'вт-чт 15:00–00:00; пт,сб 17:00–05:00',
 'вт-чт 17:00–00:00; пт 17:00–03:00; сб 12:00–03:00; вс 12:00–00:00',
 'вт-чт 18:00–00:00; пт,сб 18:00–03:00; вс 18:00–00:00',
 'ежедневно, 04:00–18:00',
 'ежедневно, 05:00–00:00',
 'ежедневно, 05:00–02:00',
 'ежедневно, 05:00–03:00',
 'ежедневно, 05:00–19:00',
 'ежедневно, 06:00–00:00',
 'ежедневно, 06:00–02:00',
 'ежедневно, 06:00–02:55',
 'ежедневно, 06:00–03:00',
 'ежедневно, 06:00–18:00',
 'ежедневно, 06:00–19:00',
 'ежедневно, 06:00–20:00',
 'ежедневно, 06:00–21:00',
 'ежедневно, 06:00–23:00',
 'ежедневно, 06:30–11:00',
 'ежедневно, 06:30–18:30',
 'ежедневно, 06:30–22:30',
 'ежедневно, 06:30–23:00',
 'ежедневно, 06:30–23:00, перерыв 11:00–12:00',
 'ежедневно, 06:55–22:05',
 'ежедневно, 07:00–00:00',
 'ежедневно, 07:00–01:00',
 'ежедневно, 07:00–02:00',
 'ежедневно, 07:00–03:00',
 'ежедневно, 07:00–05:00',
 'ежедневно, 07:00–17:00',
 'ежедневно, 07:00–18:00',
 'ежедневно, 07:00–19:00',
 'ежедневно, 07:00–20:00',
 'ежедневно, 07:00–21:00',
 'ежедневно, 07:00–21:30',
 'ежедневно, 07:00–22:00',
 'ежедневно, 07:00–22:30',
 'ежедневно, 07:00–23:00',
 'ежедневно, 07:00–23:00, перерыв 11:00–12:00',
 'ежедневно, 07:15–20:00',
 'ежедневно, 07:30–00:00',
 'ежедневно, 07:30–00:30',
 'ежедневно, 07:30–02:00',
 'ежедневно, 07:30–11:00',
 'ежедневно, 07:30–20:00',
 'ежедневно, 07:30–21:00',
 'ежедневно, 07:30–22:00',
 'ежедневно, 07:30–23:00',
 'ежедневно, 07:40–22:00',
 'ежедневно, 07:45–21:30',
 'ежедневно, 07:50–21:00',
 'ежедневно, 08:00–00:00',
 'ежедневно, 08:00–01:00',
 'ежедневно, 08:00–02:00',
 'ежедневно, 08:00–03:00',
 'ежедневно, 08:00–05:00',
 'ежедневно, 08:00–06:00',
 'ежедневно, 08:00–17:00',
 'ежедневно, 08:00–18:00',
 'ежедневно, 08:00–18:30',
 'ежедневно, 08:00–18:45',
 'ежедневно, 08:00–19:00',
 'ежедневно, 08:00–19:30',
 'ежедневно, 08:00–20:00',
 'ежедневно, 08:00–21:00',
 'ежедневно, 08:00–21:30',
 'ежедневно, 08:00–22:00',
 'ежедневно, 08:00–22:30',
 'ежедневно, 08:00–22:45',
 'ежедневно, 08:00–23:00',
 'ежедневно, 08:00–23:55',
 'ежедневно, 08:30–00:00',
 'ежедневно, 08:30–18:00',
 'ежедневно, 08:30–18:30',
 'ежедневно, 08:30–19:00',
 'ежедневно, 08:30–20:00',
 'ежедневно, 08:30–20:30',
 'ежедневно, 08:30–21:00',
 'ежедневно, 08:30–21:30',
 'ежедневно, 08:30–22:00',
 'ежедневно, 08:30–22:30',
 'ежедневно, 08:30–23:00',
 'ежедневно, 08:30–23:30',
 'ежедневно, 09:00–00:00',
 'ежедневно, 09:00–01:00',
 'ежедневно, 09:00–01:30',
 'ежедневно, 09:00–01:45',
 'ежедневно, 09:00–02:00',
 'ежедневно, 09:00–03:00',
 'ежедневно, 09:00–05:00',
 'ежедневно, 09:00–06:00',
 'ежедневно, 09:00–11:00',
 'ежедневно, 09:00–16:00',
 'ежедневно, 09:00–17:00',
 'ежедневно, 09:00–18:00',
 'ежедневно, 09:00–19:00',
 'ежедневно, 09:00–20:00',
 'ежедневно, 09:00–20:30',
 'ежедневно, 09:00–21:00',
 'ежедневно, 09:00–21:30',
 'ежедневно, 09:00–22:00',
 'ежедневно, 09:00–22:30',
 'ежедневно, 09:00–23:00',
 'ежедневно, 09:00–23:00, перерыв 12:00–12:15',
 'ежедневно, 09:00–23:30',
 'ежедневно, 09:00–23:45',
 'ежедневно, 09:15–21:00',
 'ежедневно, 09:30–15:45',
 'ежедневно, 09:30–18:30',
 'ежедневно, 09:30–21:00',
 'ежедневно, 09:30–21:30',
 'ежедневно, 09:30–22:00',
 'ежедневно, 09:30–22:30',
 'ежедневно, 09:30–23:00',
 'ежедневно, 10:00–00:00',
 'ежедневно, 10:00–00:30',
 'ежедневно, 10:00–01:00',
 'ежедневно, 10:00–02:00',
 'ежедневно, 10:00–03:00',
 'ежедневно, 10:00–04:00',
 'ежедневно, 10:00–04:30',
 'ежедневно, 10:00–05:00',
 'ежедневно, 10:00–06:00',
 'ежедневно, 10:00–16:30',
 'ежедневно, 10:00–17:00',
 'ежедневно, 10:00–18:00',
 'ежедневно, 10:00–19:00',
 'ежедневно, 10:00–19:30',
 'ежедневно, 10:00–20:00',
 'ежедневно, 10:00–20:30',
 'ежедневно, 10:00–21:00',
 'ежедневно, 10:00–21:30',
 'ежедневно, 10:00–21:45',
 'ежедневно, 10:00–21:55',
 'ежедневно, 10:00–22:00',
 'ежедневно, 10:00–22:00, перерыв 12:00–13:00',
 'ежедневно, 10:00–22:00, перерыв 16:00–16:20',
 'ежедневно, 10:00–22:30',
 'ежедневно, 10:00–22:40',
 'ежедневно, 10:00–22:45',
 'ежедневно, 10:00–22:50',
 'ежедневно, 10:00–23:00',
 'ежедневно, 10:00–23:10',
 'ежедневно, 10:00–23:30',
 'ежедневно, 10:00–23:50',
 'ежедневно, 10:05–22:05',
 'ежедневно, 10:15–22:45',
 'ежедневно, 10:30–00:00',
 'ежедневно, 10:30–06:00',
 'ежедневно, 10:30–21:00',
 'ежедневно, 10:30–21:30',
 'ежедневно, 10:30–22:00',
 'ежедневно, 10:30–22:30',
 'ежедневно, 10:30–22:45',
 'ежедневно, 10:30–23:00',
 'ежедневно, 10:45–22:45',
 'ежедневно, 11:00–00:00',
 'ежедневно, 11:00–00:30',
 'ежедневно, 11:00–01:00',
 'ежедневно, 11:00–02:00',
 'ежедневно, 11:00–03:00',
 'ежедневно, 11:00–04:00',
 'ежедневно, 11:00–05:00',
 'ежедневно, 11:00–06:00',
 'ежедневно, 11:00–10:00',
 'ежедневно, 11:00–17:00',
 'ежедневно, 11:00–18:00',
 'ежедневно, 11:00–18:45',
 'ежедневно, 11:00–19:00',
 'ежедневно, 11:00–20:00',
 'ежедневно, 11:00–20:30',
 'ежедневно, 11:00–21:00',
 'ежедневно, 11:00–21:30',
 'ежедневно, 11:00–21:45',
 'ежедневно, 11:00–22:00',
 'ежедневно, 11:00–22:30',
 'ежедневно, 11:00–22:40',
 'ежедневно, 11:00–22:45',
 'ежедневно, 11:00–22:50',
 'ежедневно, 11:00–23:00',
 'ежедневно, 11:00–23:25',
 'ежедневно, 11:00–23:30',
 'ежедневно, 11:00–23:45',
 'ежедневно, 11:30–00:00',
 'ежедневно, 11:30–00:30',
 'ежедневно, 11:30–02:00',
 'ежедневно, 11:30–03:00',
 'ежедневно, 11:30–05:00',
 'ежедневно, 11:30–21:00',
 'ежедневно, 11:30–21:30',
 'ежедневно, 11:30–22:00',
 'ежедневно, 11:30–22:45',
 'ежедневно, 11:30–23:00',
 'ежедневно, 11:30–23:30',
 'ежедневно, 11:45–22:30',
 'ежедневно, 12:00–00:00',
 'ежедневно, 12:00–00:30',
 'ежедневно, 12:00–01:00',
 'ежедневно, 12:00–02:00',
 'ежедневно, 12:00–03:00',
 'ежедневно, 12:00–04:00',
 'ежедневно, 12:00–05:00',
 'ежедневно, 12:00–06:00',
 'ежедневно, 12:00–14:00',
 'ежедневно, 12:00–16:00',
 'ежедневно, 12:00–20:00',
 'ежедневно, 12:00–21:00',
 'ежедневно, 12:00–21:30',
 'ежедневно, 12:00–22:00',
 'ежедневно, 12:00–22:00, перерыв 15:00–16:00',
 'ежедневно, 12:00–22:45',
 'ежедневно, 12:00–23:00',
 'ежедневно, 12:00–23:30',
 'ежедневно, 12:00–23:45',
 'ежедневно, 12:30–23:00',
 'ежедневно, 13:00–00:00',
 'ежедневно, 13:00–01:00',
 'ежедневно, 13:00–04:00',
 'ежедневно, 13:00–22:00',
 'ежедневно, 13:00–23:00',
 'ежедневно, 14:00–01:30',
 'ежедневно, 14:00–02:00',
 'ежедневно, 14:00–22:00',
 'ежедневно, 14:00–23:00',
 'ежедневно, 15:00–00:00',
 'ежедневно, 15:00–04:00',
 'ежедневно, 15:00–05:00',
 'ежедневно, 16:00–00:00',
 'ежедневно, 16:00–04:00',
 'ежедневно, 16:00–06:00',
 'ежедневно, 16:00–23:00',
 'ежедневно, 17:00–00:00',
 'ежедневно, 17:00–05:00',
 'ежедневно, 18:00–02:00',
 'ежедневно, 18:00–05:00',
 'ежедневно, 18:00–05:30',
 'ежедневно, 18:00–06:00',
 'ежедневно, 18:50–06:00',
 'ежедневно, 19:00–06:00',
 'ежедневно, 21:00–04:00',
 'ежедневно, 22:00–06:00',
 'ежедневно, круглосуточно',
 'пн 00:00–12:00, перерыв 12:00–13:00; вт-чт 13:00–12:00; пт 13:00–00:00',
 'пн 00:00–21:00; вт-сб 09:00–21:00; вс 00:00–21:00',
 'пн 00:01–12:00, перерыв 12:00–13:30; вт-чт 13:30–12:00; пт 13:30–00:00; сб,вс круглосуточно',
 'пн 06:00–00:00; вт-вс круглосуточно',
 'пн 08:00–18:00; вт-сб 07:00–19:00; вс 08:00–18:00',
 'пн 08:00–19:00; вт-пт 08:00–21:00; сб,вс 09:30–21:00',
 'пн 08:00–19:00; вт-сб 07:00–19:00; вс 10:00–17:00',
 'пн 08:00–19:30; вт-пт 08:00–21:00; сб,вс 09:30–21:00',
 'пн 08:00–23:00; вт-вс круглосуточно',
 'пн 08:00–23:00; вт-пт 08:00–00:00; сб круглосуточно; вс 00:00–23:00',
 'пн 10:00–00:00; вт-сб круглосуточно; вс 00:00–23:00',
 'пн 10:00–20:00',
 'пн 10:30–04:00; вт 11:00–03:00; ср 10:30–03:00; чт 10:00–03:00; пт,сб 11:00–04:00; вс 10:30–04:00',
 'пн 11:00–23:00; вт-вс 11:00–00:00',
 'пн 12:00–00:00; вт-вс 12:00–06:00',
 'пн 12:00–00:00; вт-чт 12:00–01:00; пт,сб 12:00–03:00; вс 12:00–00:00',
 'пн 12:00–02:00; вт-вс 11:30–02:00',
 'пн 12:00–20:00; вт-пт 12:00–23:00',
 'пн 12:00–22:00; вт-пт 10:00–22:00; сб,вс 09:00–22:00',
 'пн 12:32–00:00; вс 00:00–12:00, перерыв 12:00–12:32',
 'пн 13:00–00:00; вт-вс 10:00–00:00',
 'пн 15:00–04:00; вт-вс 15:00–05:00',
 'пн 16:00–23:00; вт-пт 12:00–23:00; сб,вс 11:00–23:00',
 'пн круглосуточно; вт-чт 12:00–00:00; пт 12:00–02:00; сб 11:00–02:00; вс 14:00–00:00',
 'пн,вс 18:00–22:30',
 'пн,вт 07:30–23:00; ср-вс круглосуточно',
 'пн,вт 08:00–22:00; ср,чт 08:00–23:00; пт,сб круглосуточно; вс 00:00–22:00',
 'пн,вт 08:00–22:00; ср-пт 08:00–23:00; сб 10:00–23:00; вс 10:00–22:00',
 'пн,вт 09:00–00:00; ср-пт 09:00–06:00; сб 10:00–06:00; вс 10:00–00:00',
 'пн,вт 09:00–21:00; ср-пт 09:00–22:00; сб 10:00–22:00; вс 10:00–21:00',
 'пн,вт 09:00–23:30; ср-вс 08:00–03:00',
 'пн,вт 10:00–00:00; ср,чт 10:00–01:00; пт,сб 10:00–02:00; вс 10:00–00:00',
 'пн,вт 10:00–00:00; ср-вс круглосуточно',
 'пн,вт 10:00–23:00; ср-пт 10:00–00:00; сб,вс 11:00–23:00',
 'пн,вт 11:00–20:00; ср,чт 12:00–21:00; пт-вс 11:00–20:00',
 'пн,вт 11:00–23:00; ср,чт 11:00–03:00; пт,сб 11:00–05:00; вс 11:00–23:00',
 'пн,вт 12:00–00:00; ср-пт 12:00–06:00; сб 15:00–06:00; вс 12:00–00:00',
 'пн,вт 12:00–00:00; ср-сб 12:00–05:00; вс 12:00–00:00',
 'пн,вт 12:00–22:30; чт 14:30–00:30; пт,сб 16:30–04:30; вс 15:30–22:30',
 'пн,вт 12:00–23:00; ср-пт 12:00–00:00; сб 14:00–00:00; вс 14:00–23:00',
 'пн,вт,ср,пт,сб,вс 09:00–22:00',
 'пн,вт,ср,чт,вс 10:00–22:00',
 'пн,вт,ср,чт,вс 11:00–22:00',
 'пн,вт,ср,чт,пт,вс 09:00–20:00',
 'пн,вт,ср,чт,сб,вс круглосуточно',
 'пн,вт,чт,пт,сб,вс 09:00–15:30',
 'пн,ср,чт,пт,сб,вс 06:00–17:00',
 'пн,ср,чт,пт,сб,вс 12:00–03:00',
 'пн,ср,чт,пт,сб,вс 15:00–19:00',
 'пн,ср,чт,пт,сб,вс круглосуточно',
 'пн-пт 06:00–16:00; сб,вс 08:00–12:00',
 'пн-пт 06:30–00:00; сб,вс 08:00–23:00',
 'пн-пт 06:30–21:30; сб 07:30–21:30; вс 08:30–21:30',
 'пн-пт 06:30–23:00; сб,вс 07:00–23:00',
 'пн-пт 07:00–00:00; сб,вс 08:00–00:00',
 'пн-пт 07:00–01:00, перерыв 12:00–13:00',
 'пн-пт 07:00–16:00; сб,вс 07:00–11:00',
 'пн-пт 07:00–17:00; сб,вс 08:00–11:00',
 'пн-пт 07:00–17:30',
 'пн-пт 07:00–18:00',
 'пн-пт 07:00–19:00',
 'пн-пт 07:00–19:00; сб 10:00–17:00',
 'пн-пт 07:00–20:00',
 'пн-пт 07:00–20:00; сб,вс 08:00–20:00',
 'пн-пт 07:00–20:00; сб,вс 08:00–21:00',
 'пн-пт 07:00–20:00; сб,вс 09:00–18:00',
 'пн-пт 07:00–20:00; сб,вс 09:00–19:00',
 'пн-пт 07:00–20:00; сб,вс 09:00–20:00',
 'пн-пт 07:00–20:00; сб,вс 10:00–18:00',
 'пн-пт 07:00–20:00; сб,вс 11:00–20:00',
 'пн-пт 07:00–21:00',
 'пн-пт 07:00–21:00, перерывы 10:00–12:00, 15:30–18:00; сб 07:00–21:00',
 'пн-пт 07:00–21:00; сб 07:00–18:00',
 'пн-пт 07:00–21:00; сб 07:00–20:00; вс 08:00–20:00',
 'пн-пт 07:00–21:00; сб 08:00–21:00; вс 08:00–20:00',
 'пн-пт 07:00–21:00; сб,вс 07:00–19:00',
 'пн-пт 07:00–21:00; сб,вс 08:00–18:00',
 'пн-пт 07:00–21:00; сб,вс 08:00–20:00',
 'пн-пт 07:00–21:00; сб,вс 08:00–21:00',
 'пн-пт 07:00–21:00; сб,вс 09:00–20:00',
 'пн-пт 07:00–21:00; сб,вс 09:00–21:00',
 'пн-пт 07:00–21:00; сб,вс 09:00–22:00',
 'пн-пт 07:00–22:00; сб 08:00–21:00; вс 09:00–21:00',
 'пн-пт 07:00–22:00; сб 08:00–22:00; вс 08:00–21:00',
 'пн-пт 07:00–22:00; сб 08:00–22:00; вс 08:30–22:00',
 'пн-пт 07:00–22:00; сб 08:00–22:00; вс 09:00–21:00',
 'пн-пт 07:00–22:00; сб 09:00–21:00',
 'пн-пт 07:00–22:00; сб,вс 07:00–21:00',
 'пн-пт 07:00–22:00; сб,вс 07:00–23:00',
 'пн-пт 07:00–22:00; сб,вс 07:30–22:00',
 'пн-пт 07:00–22:00; сб,вс 08:00–21:00',
 'пн-пт 07:00–22:00; сб,вс 08:00–22:00',
 'пн-пт 07:00–22:00; сб,вс 09:00–22:00',
 'пн-пт 07:00–22:00; сб,вс 10:00–22:00',
 'пн-пт 07:00–22:30; сб,вс 08:00–22:00',
 'пн-пт 07:00–23:00; сб 07:30–23:00; вс 08:00–23:00',
 'пн-пт 07:00–23:00; сб 08:00–23:00; вс 08:00–22:00',
 'пн-пт 07:00–23:00; сб,вс 07:30–23:00',
 'пн-пт 07:00–23:00; сб,вс 08:00–22:00',
 'пн-пт 07:00–23:00; сб,вс 08:00–23:00',
 'пн-пт 07:00–23:00; сб,вс 08:30–23:00',
 'пн-пт 07:00–23:00; сб,вс 09:00–22:00',
 'пн-пт 07:00–23:00; сб,вс 09:00–23:00',
 'пн-пт 07:00–23:00; сб,вс 10:00–22:00',
 'пн-пт 07:30–00:00; сб,вс 10:00–00:00',
 'пн-пт 07:30–16:30',
 'пн-пт 07:30–17:00; сб,вс 12:00–15:00',
 'пн-пт 07:30–17:30',
 'пн-пт 07:30–18:00',
 'пн-пт 07:30–18:30',
 'пн-пт 07:30–19:00',
 'пн-пт 07:30–19:30',
 'пн-пт 07:30–19:30; сб,вс 09:00–19:30',
 'пн-пт 07:30–19:30; сб,вс 09:00–20:00',
 'пн-пт 07:30–19:30; сб,вс 10:00–18:00',
 'пн-пт 07:30–19:30; сб,вс 10:30–19:30',
 'пн-пт 07:30–20:00',
 'пн-пт 07:30–20:00; сб,вс 09:00–19:00',
 'пн-пт 07:30–20:00; сб,вс 09:00–20:00',
 'пн-пт 07:30–20:00; сб,вс 10:00–19:00',
 'пн-пт 07:30–20:00; сб,вс 10:00–20:00',
 'пн-пт 07:30–20:30; сб 07:30–19:30; вс 08:30–19:30',
 'пн-пт 07:30–20:30; сб,вс 08:00–20:30',
 'пн-пт 07:30–21:00',
 'пн-пт 07:30–21:00; сб 08:00–20:00; вс 08:00–18:00',
 'пн-пт 07:30–21:00; сб 08:00–21:00; вс 09:00–21:00',
 'пн-пт 07:30–21:00; сб,вс 07:30–19:00',
 'пн-пт 07:30–21:00; сб,вс 08:00–20:00',
 'пн-пт 07:30–21:00; сб,вс 08:00–21:00',
 'пн-пт 07:30–21:00; сб,вс 08:30–20:30',
 'пн-пт 07:30–21:00; сб,вс 08:30–21:00',
 'пн-пт 07:30–21:00; сб,вс 09:00–19:00',
 'пн-пт 07:30–21:00; сб,вс 09:00–19:30',
 'пн-пт 07:30–21:00; сб,вс 09:00–21:00',
 'пн-пт 07:30–21:00; сб,вс 09:30–21:00',
 'пн-пт 07:30–21:00; сб,вс 10:00–20:00',
 'пн-пт 07:30–21:00; сб,вс 10:00–21:00',
 'пн-пт 07:30–22:00',
 'пн-пт 07:30–22:00; сб 08:00–22:00; вс 09:00–21:00',
 'пн-пт 07:30–22:00; сб 08:00–22:00; вс 09:00–22:00',
 'пн-пт 07:30–22:00; сб,вс 08:00–22:00',
 'пн-пт 07:30–22:00; сб,вс 09:00–22:00',
 'пн-пт 07:30–22:00; сб,вс 09:00–23:00',
 'пн-пт 07:30–22:00; сб,вс 11:00–21:00',
 'пн-пт 07:30–23:00; сб 08:00–22:00; вс 09:00–21:00',
 'пн-пт 07:30–23:00; сб,вс 08:00–22:00',
 'пн-пт 07:30–23:00; сб,вс 08:30–22:00',
 'пн-пт 07:30–23:00; сб,вс 08:30–23:00',
 'пн-пт 07:30–23:00; сб,вс 09:00–21:00',
 'пн-пт 07:30–23:00; сб,вс 09:00–23:00',
 'пн-пт 07:45–20:00',
 'пн-пт 07:45–20:00; сб,вс 10:00–20:00',
 'пн-пт 07:45–21:00; сб,вс 10:00–20:00',
 'пн-пт 07:59–21:00; сб,вс 08:59–21:00',
 'пн-пт 08:00–00:00',
 'пн-пт 08:00–00:00; сб 09:00–00:00; вс 09:30–00:00',
 'пн-пт 08:00–00:00; сб,вс 08:00–18:00',
 'пн-пт 08:00–00:00; сб,вс 09:00–00:00',
 'пн-пт 08:00–00:00; сб,вс 10:00–00:00',
 'пн-пт 08:00–00:00; сб,вс 11:00–00:00',
 'пн-пт 08:00–00:00; сб,вс 11:00–23:00',
 'пн-пт 08:00–00:00; сб,вс 13:00–01:00',
 'пн-пт 08:00–02:00; сб,вс 08:00–03:00',
 'пн-пт 08:00–02:00; сб,вс 12:00–02:00',
 'пн-пт 08:00–16:00',
 'пн-пт 08:00–16:30',
 'пн-пт 08:00–16:30; сб,вс 08:00–10:30',
 'пн-пт 08:00–17:00',
 'пн-пт 08:00–17:00, перерыв 12:00–13:00',
 'пн-пт 08:00–17:00; сб,вс 09:00–21:00',
 'пн-пт 08:00–17:30',
 'пн-пт 08:00–17:30; сб 09:00–16:30',
 'пн-пт 08:00–18:00',
 'пн-пт 08:00–18:00; сб 09:00–14:00',
 'пн-пт 08:00–18:00; сб,вс 08:00–17:00',
 'пн-пт 08:00–18:00; сб,вс 10:00–22:00',
 'пн-пт 08:00–18:30',
 'пн-пт 08:00–19:00',
 'пн-пт 08:00–19:00; сб 08:00–18:30',
 'пн-пт 08:00–19:00; сб 09:00–15:00',
 'пн-пт 08:00–19:00; сб 09:00–19:00',
 'пн-пт 08:00–19:00; сб 10:00–16:00',
 'пн-пт 08:00–19:00; сб 10:00–18:00',
 'пн-пт 08:00–19:00; сб,вс 08:00–18:00',
 'пн-пт 08:00–19:00; сб,вс 08:30–18:00',
 'пн-пт 08:00–19:00; сб,вс 09:00–15:00',
 'пн-пт 08:00–19:00; сб,вс 09:00–17:00',
 'пн-пт 08:00–19:00; сб,вс 09:00–18:00',
 'пн-пт 08:00–19:00; сб,вс 09:00–19:00',
 'пн-пт 08:00–19:00; сб,вс 10:00–17:00',
 'пн-пт 08:00–19:30',
 'пн-пт 08:00–20:00',
 'пн-пт 08:00–20:00; сб 08:00–18:00; вс 09:00–18:00',
 'пн-пт 08:00–20:00; сб 09:00–15:00',
 'пн-пт 08:00–20:00; сб 09:00–17:00',
 'пн-пт 08:00–20:00; сб 09:00–18:00',
 'пн-пт 08:00–20:00; сб 09:00–19:00',
 'пн-пт 08:00–20:00; сб 09:00–20:00',
 'пн-пт 08:00–20:00; сб 09:00–21:00; вс 09:00–20:00',
 'пн-пт 08:00–20:00; сб 10:00–16:00',
 'пн-пт 08:00–20:00; сб 10:00–18:00',
 'пн-пт 08:00–20:00; сб 10:00–20:00',
 'пн-пт 08:00–20:00; сб 10:00–20:00; вс 12:30–20:00',
 'пн-пт 08:00–20:00; сб 12:00–20:00',
 'пн-пт 08:00–20:00; сб,вс 08:00–18:00',
 'пн-пт 08:00–20:00; сб,вс 08:30–19:30',
 'пн-пт 08:00–20:00; сб,вс 09:00–17:00',
 'пн-пт 08:00–20:00; сб,вс 09:00–18:00',
 'пн-пт 08:00–20:00; сб,вс 09:00–19:00',
 'пн-пт 08:00–20:00; сб,вс 09:00–20:00',
 'пн-пт 08:00–20:00; сб,вс 09:00–21:00',
 'пн-пт 08:00–20:00; сб,вс 10:00–15:00',
 'пн-пт 08:00–20:00; сб,вс 10:00–18:00',
 'пн-пт 08:00–20:00; сб,вс 10:00–19:00',
 'пн-пт 08:00–20:00; сб,вс 10:00–20:00',
 'пн-пт 08:00–20:00; сб,вс 10:00–21:00',
 'пн-пт 08:00–20:00; сб,вс 11:00–19:00',
 'пн-пт 08:00–20:00; сб,вс 11:00–20:00',
 'пн-пт 08:00–21:00',
 'пн-пт 08:00–21:00; сб 08:00–18:10',
 'пн-пт 08:00–21:00; сб 08:00–20:00; вс 09:00–20:00',
 'пн-пт 08:00–21:00; сб,вс 07:00–23:00',
 'пн-пт 08:00–21:00; сб,вс 08:00–18:00',
 'пн-пт 08:00–21:00; сб,вс 08:00–20:00',
 'пн-пт 08:00–21:00; сб,вс 09:00–19:00',
 'пн-пт 08:00–21:00; сб,вс 09:00–20:00',
 'пн-пт 08:00–21:00; сб,вс 09:00–21:00',
 'пн-пт 08:00–21:00; сб,вс 09:00–22:00',
 'пн-пт 08:00–21:00; сб,вс 09:30–21:00',
 'пн-пт 08:00–21:00; сб,вс 09:30–21:30',
 'пн-пт 08:00–21:00; сб,вс 10:00–20:00',
 'пн-пт 08:00–21:00; сб,вс 10:00–21:00',
 'пн-пт 08:00–21:00; сб,вс 10:00–22:00',
 'пн-пт 08:00–21:00; сб,вс 11:00–21:00',
 'пн-пт 08:00–21:30; сб,вс 09:00–21:30',
 'пн-пт 08:00–21:30; сб,вс 10:00–21:30',
 'пн-пт 08:00–21:50; сб,вс 09:00–21:50',
 'пн-пт 08:00–22:00',
 'пн-пт 08:00–22:00; сб 08:00–19:00',
 'пн-пт 08:00–22:00; сб 09:00–22:00; вс 10:00–22:00',
 'пн-пт 08:00–22:00; сб 09:00–23:00; вс 09:00–22:00',
 'пн-пт 08:00–22:00; сб 10:00–20:00',
 'пн-пт 08:00–22:00; сб 11:00–22:00; вс 11:00–21:00',
 'пн-пт 08:00–22:00; сб 12:00–22:00',
 'пн-пт 08:00–22:00; сб,вс 09:00–21:00',
 'пн-пт 08:00–22:00; сб,вс 09:00–22:00',
 'пн-пт 08:00–22:00; сб,вс 09:00–23:00',
 'пн-пт 08:00–22:00; сб,вс 09:30–21:00',
 'пн-пт 08:00–22:00; сб,вс 09:30–22:00',
 'пн-пт 08:00–22:00; сб,вс 10:00–18:00',
 'пн-пт 08:00–22:00; сб,вс 10:00–20:00',
 'пн-пт 08:00–22:00; сб,вс 10:00–21:00',
 'пн-пт 08:00–22:00; сб,вс 10:00–22:00',
 'пн-пт 08:00–22:00; сб,вс 11:00–22:00',
 'пн-пт 08:00–22:15; сб 08:00–23:00; вс 08:00–22:00',
 'пн-пт 08:00–23:00',
 'пн-пт 08:00–23:00; сб 10:00–23:00; вс 10:00–22:00',
 'пн-пт 08:00–23:00; сб,вс 09:00–22:00',
 'пн-пт 08:00–23:00; сб,вс 09:00–23:00',
 'пн-пт 08:00–23:00; сб,вс 10:00–22:00',
 'пн-пт 08:00–23:00; сб,вс 10:00–23:00',
 'пн-пт 08:00–23:00; сб,вс 11:00–23:00',
 'пн-пт 08:15–16:00',
 'пн-пт 08:15–18:00',
 'пн-пт 08:15–19:45',
 'пн-пт 08:20–21:30; сб,вс 10:00–21:30',
 'пн-пт 08:30–15:00',
 'пн-пт 08:30–16:00',
 'пн-пт 08:30–16:30',
 'пн-пт 08:30–17:00',
 'пн-пт 08:30–17:00; сб,вс 11:00–14:00',
 'пн-пт 08:30–17:30',
 'пн-пт 08:30–17:50',
 'пн-пт 08:30–18:00',
 'пн-пт 08:30–18:00; сб 09:00–16:00',
 'пн-пт 08:30–18:30',
 'пн-пт 08:30–18:30; сб 10:00–20:00',
 'пн-пт 08:30–19:00',
 'пн-пт 08:30–19:00; сб 09:30–18:00',
 'пн-пт 08:30–19:00; сб,вс 10:00–19:00',
 'пн-пт 08:30–19:00; сб,вс 11:00–18:00',
 'пн-пт 08:30–19:30',
 'пн-пт 08:30–20:00',
 'пн-пт 08:30–20:00; сб 08:30–17:00',
 'пн-пт 08:30–20:00; сб 10:00–19:00',
 'пн-пт 08:30–20:00; сб,вс 09:00–20:00',
 'пн-пт 08:30–20:00; сб,вс 09:30–20:00',
 'пн-пт 08:30–20:00; сб,вс 10:00–18:00',
 'пн-пт 08:30–20:00; сб,вс 10:00–20:00',
 'пн-пт 08:30–20:30; сб,вс 09:30–19:30',
 'пн-пт 08:30–20:30; сб,вс 10:00–21:00',
 'пн-пт 08:30–21:00',
 'пн-пт 08:30–21:00; сб,вс 09:00–21:00',
 'пн-пт 08:30–21:00; сб,вс 09:00–22:00',
 'пн-пт 08:30–21:00; сб,вс 09:30–21:00',
 'пн-пт 08:30–21:00; сб,вс 09:30–21:30',
 'пн-пт 08:30–21:00; сб,вс 09:45–21:00',
 'пн-пт 08:30–21:00; сб,вс 10:00–20:00',
 'пн-пт 08:30–21:00; сб,вс 10:00–21:00',
 'пн-пт 08:30–21:00; сб,вс 12:00–21:00',
 'пн-пт 08:30–21:30; сб,вс 09:00–21:30',
 'пн-пт 08:30–21:30; сб,вс 09:00–22:00',
 'пн-пт 08:30–21:30; сб,вс 09:30–21:30',
 'пн-пт 08:30–21:30; сб,вс 10:00–22:00',
 'пн-пт 08:30–22:00; сб 09:00–22:00; вс 10:00–22:00',
 'пн-пт 08:30–22:00; сб 12:00–22:00',
 'пн-пт 08:30–22:00; сб,вс 09:00–22:00',
 'пн-пт 08:30–22:00; сб,вс 09:30–22:00',
 'пн-пт 08:30–22:00; сб,вс 10:00–22:00',
 'пн-пт 08:30–22:00; сб,вс 11:00–21:30',
 'пн-пт 08:30–22:00; сб,вс 11:00–22:00',
 'пн-пт 08:30–23:00; сб,вс 09:00–23:00',
 'пн-пт 08:30–23:00; сб,вс 11:00–23:00',
 'пн-пт 09:00–00:00; сб 10:00–00:00; вс 11:00–00:00',
 'пн-пт 09:00–00:00; сб,вс 09:00–02:00',
 'пн-пт 09:00–00:00; сб,вс 10:00–00:00',
 'пн-пт 09:00–00:00; сб,вс 11:00–00:00',
 'пн-пт 09:00–00:30; сб,вс 10:00–00:30',
 'пн-пт 09:00–02:00; сб,вс 12:00–02:00',
 'пн-пт 09:00–11:00; сб 10:00–12:00',
 'пн-пт 09:00–15:00',
 'пн-пт 09:00–15:30',
 'пн-пт 09:00–16:00',
 'пн-пт 09:00–16:30',
 'пн-пт 09:00–17:00',
 'пн-пт 09:00–17:00, перерыв 11:00–12:00',
 'пн-пт 09:00–17:00; сб 09:00–16:00',
 'пн-пт 09:00–17:00; сб 09:00–16:30',
 'пн-пт 09:00–17:00; сб 12:00–14:00',
 'пн-пт 09:00–17:00; сб,вс 12:00–18:00',
 'пн-пт 09:00–17:00; сб,вс круглосуточно',
 'пн-пт 09:00–17:30',
 'пн-пт 09:00–17:45',
 'пн-пт 09:00–18:00',
 'пн-пт 09:00–18:00; сб 08:00–15:00',
 'пн-пт 09:00–18:00; сб 09:00–15:00',
 'пн-пт 09:00–18:00; сб 09:00–17:00',
 'пн-пт 09:00–18:00; сб,вс 09:00–15:00',
 'пн-пт 09:00–18:00; сб,вс 09:00–17:00',
 'пн-пт 09:00–18:00; сб,вс 10:00–18:00',
 'пн-пт 09:00–18:00; сб,вс 12:00–18:00',
 'пн-пт 09:00–18:00; сб,вс 12:00–21:00',
 'пн-пт 09:00–18:30',
 'пн-пт 09:00–19:00',
 'пн-пт 09:00–19:00; сб 09:00–18:00',
 'пн-пт 09:00–19:00; сб,вс 10:00–17:00',
 'пн-пт 09:00–19:00; сб,вс 10:00–19:00',
 'пн-пт 09:00–19:30; сб,вс 10:00–17:00',
 'пн-пт 09:00–19:45; сб,вс 10:30–18:00',
 'пн-пт 09:00–20:00',
 'пн-пт 09:00–20:00; сб 09:00–16:00',
 'пн-пт 09:00–20:00; сб 09:00–17:00',
 'пн-пт 09:00–20:00; сб 09:00–18:00',
 'пн-пт 09:00–20:00; сб 09:00–19:00; вс 09:00–18:00',
 'пн-пт 09:00–20:00; сб 12:00–18:00',
 'пн-пт 09:00–20:00; сб,вс 08:00–20:00',
 'пн-пт 09:00–20:00; сб,вс 09:00–00:00',
 'пн-пт 09:00–20:00; сб,вс 09:00–18:00',
 'пн-пт 09:00–20:00; сб,вс 09:00–19:00',
 'пн-пт 09:00–20:00; сб,вс 10:00–18:00',
 'пн-пт 09:00–20:00; сб,вс 10:00–19:00',
 'пн-пт 09:00–20:00; сб,вс 10:00–20:00',
 'пн-пт 09:00–20:00; сб,вс 11:00–20:00',
 'пн-пт 09:00–20:00; сб,вс 12:00–20:00',
 'пн-пт 09:00–21:00',
 'пн-пт 09:00–21:00; сб 11:00–22:00; вс 12:00–22:00',
 'пн-пт 09:00–21:00; сб,вс 09:00–18:00',
 'пн-пт 09:00–21:00; сб,вс 09:00–22:00',
 'пн-пт 09:00–21:00; сб,вс 10:00–19:00',
 'пн-пт 09:00–21:00; сб,вс 10:00–20:00',
 'пн-пт 09:00–21:00; сб,вс 10:00–21:00',
 'пн-пт 09:00–21:00; сб,вс 10:00–22:00',
 'пн-пт 09:00–21:00; сб,вс 11:00–20:00',
 'пн-пт 09:00–21:00; сб,вс 11:00–21:00',
 'пн-пт 09:00–21:00; сб,вс 12:00–21:00',
 'пн-пт 09:00–22:00',
 'пн-пт 09:00–22:00; сб 10:00–18:00',
 'пн-пт 09:00–22:00; сб 10:00–20:00; вс 10:00–22:00',
 'пн-пт 09:00–22:00; сб 10:00–22:00',
 'пн-пт 09:00–22:00; сб 10:00–22:00; вс 10:00–21:00',
 'пн-пт 09:00–22:00; сб,вс 09:00–21:00',
 'пн-пт 09:00–22:00; сб,вс 09:00–23:00',
 'пн-пт 09:00–22:00; сб,вс 09:30–22:00',
 'пн-пт 09:00–22:00; сб,вс 10:00–00:00',
 'пн-пт 09:00–22:00; сб,вс 10:00–21:00',
 'пн-пт 09:00–22:00; сб,вс 10:00–22:00',
 'пн-пт 09:00–22:00; сб,вс 10:00–23:00',
 'пн-пт 09:00–22:00; сб,вс 11:00–22:00',
 'пн-пт 09:00–22:00; сб,вс 12:00–22:00',
 'пн-пт 09:00–22:30; сб,вс 10:00–22:30',
 'пн-пт 09:00–23:00; сб 12:00–23:00; вс 10:00–23:00',
 'пн-пт 09:00–23:00; сб,вс 09:00–22:00',
 'пн-пт 09:00–23:00; сб,вс 10:00–22:00',
 'пн-пт 09:00–23:00; сб,вс 10:00–23:00',
 'пн-пт 09:00–23:00; сб,вс 11:00–23:00',
 'пн-пт 09:00–23:00; сб,вс 11:30–23:00',
 'пн-пт 09:00–23:00; сб,вс 12:00–23:00',
 'пн-пт 09:30–00:00; сб,вс 10:00–00:00',
 'пн-пт 09:30–15:00',
 'пн-пт 09:30–17:30',
 'пн-пт 09:30–18:00',
 'пн-пт 09:30–19:00; сб,вс 10:00–20:00',
 'пн-пт 09:30–19:30',
 'пн-пт 09:30–19:30; сб,вс 10:00–18:00',
 'пн-пт 09:30–22:00; сб,вс 10:00–22:00',
 'пн-пт 09:30–23:00; сб,вс 11:00–23:00',
 'пн-пт 10:00–00:00; сб,вс 10:00–02:00',
 'пн-пт 10:00–00:00; сб,вс 11:00–00:00',
 'пн-пт 10:00–00:00; сб,вс 12:00–00:00',
 'пн-пт 10:00–00:00; сб,вс 12:00–02:00',
 'пн-пт 10:00–01:00; сб,вс 11:00–01:00',
 'пн-пт 10:00–02:00; сб,вс 12:00–02:00',
 'пн-пт 10:00–03:00; сб,вс 09:00–03:00',
 'пн-пт 10:00–16:00',
 'пн-пт 10:00–16:30',
 'пн-пт 10:00–17:00',
 'пн-пт 10:00–18:00',
 'пн-пт 10:00–19:00',
 'пн-пт 10:00–19:00; сб,вс 10:00–20:00',
 'пн-пт 10:00–19:00; сб,вс 11:00–19:00',
 'пн-пт 10:00–19:00; сб,вс 11:00–20:00',
 'пн-пт 10:00–20:00',
 'пн-пт 10:00–20:00; вс 12:00–17:00',
 'пн-пт 10:00–20:00; сб 10:00–18:00',
 'пн-пт 10:00–20:00; сб 11:00–19:00',
 'пн-пт 10:00–20:00; сб 12:00–20:00',
 'пн-пт 10:00–20:00; сб,вс 11:00–18:00',
 'пн-пт 10:00–21:00',
 'пн-пт 10:00–21:00; сб 11:00–21:00; вс 11:00–20:00',
 'пн-пт 10:00–21:00; сб 12:00–21:00',
 'пн-пт 10:00–21:00; сб,вс 10:00–20:00',
 'пн-пт 10:00–21:00; сб,вс 10:00–22:00',
 'пн-пт 10:00–21:00; сб,вс 11:00–20:00',
 'пн-пт 10:00–21:00; сб,вс 11:00–21:00',
 'пн-пт 10:00–21:00; сб,вс 12:00–21:00',
 'пн-пт 10:00–21:30; сб,вс 11:00–21:00',
 'пн-пт 10:00–21:30; сб,вс 11:00–22:00',
 'пн-пт 10:00–21:30; сб,вс 11:00–23:00',
 'пн-пт 10:00–22:00',
 'пн-пт 10:00–22:00; сб,вс 09:00–22:00',
 'пн-пт 10:00–22:00; сб,вс 09:00–23:00',
 'пн-пт 10:00–22:00; сб,вс 10:00–00:00',
 'пн-пт 10:00–22:00; сб,вс 10:00–18:00',
 'пн-пт 10:00–22:00; сб,вс 10:00–20:00',
 'пн-пт 10:00–22:00; сб,вс 10:00–21:00',
 'пн-пт 10:00–22:00; сб,вс 10:00–23:00',
 'пн-пт 10:00–22:00; сб,вс 11:00–22:00',
 'пн-пт 10:00–22:00; сб,вс 11:00–23:00',
 'пн-пт 10:00–22:00; сб,вс 12:00–22:00',
 'пн-пт 10:00–22:00; сб,вс 12:00–23:00',
 'пн-пт 10:00–22:00; сб,вс 13:00–21:00',
 'пн-пт 10:00–22:00; сб,вс 14:00–23:00',
 'пн-пт 10:00–22:30; сб,вс 10:00–00:30',
 'пн-пт 10:00–23:00',
 'пн-пт 10:00–23:00; сб,вс 10:00–02:00',
 'пн-пт 10:00–23:00; сб,вс 11:00–00:00',
 'пн-пт 10:00–23:00; сб,вс 11:00–23:00',
 'пн-пт 10:00–23:00; сб,вс 12:00–22:00',
 'пн-пт 10:00–23:00; сб,вс 12:00–23:00',
 'пн-пт 10:10–23:00; сб,вс 10:00–23:00',
 'пн-пт 10:30–21:30; сб,вс 10:30–22:30',
 'пн-пт 11:00–00:00; сб,вс 10:00–00:00',
 'пн-пт 11:00–00:00; сб,вс 11:00–02:00',
 'пн-пт 11:00–00:00; сб,вс 11:00–06:00',
 'пн-пт 11:00–00:00; сб,вс 11:30–00:00',
 'пн-пт 11:00–00:00; сб,вс 12:00–00:00',
 'пн-пт 11:00–02:00; сб,вс 10:00–04:00',
 'пн-пт 11:00–02:00; сб,вс 11:00–00:00',
 'пн-пт 11:00–02:30; сб,вс 12:00–02:30',
 'пн-пт 11:00–03:00; сб,вс 11:00–06:00',
 'пн-пт 11:00–05:00; сб,вс 12:00–03:00',
 'пн-пт 11:00–05:00; сб,вс 12:00–05:00',
 'пн-пт 11:00–06:00; сб 18:00–06:00; вс 20:00–06:00',
 'пн-пт 11:00–15:00',
 'пн-пт 11:00–16:00',
 'пн-пт 11:00–17:00',
 'пн-пт 11:00–18:00',
 'пн-пт 11:00–19:00',
 'пн-пт 11:00–19:00; сб 11:00–20:00; вс 13:00–20:00',
 'пн-пт 11:00–19:00; сб,вс 10:00–20:00',
 'пн-пт 11:00–19:00; сб,вс 11:00–20:00',
 'пн-пт 11:00–20:00',
 'пн-пт 11:00–20:00; сб,вс 10:00–20:00',
 'пн-пт 11:00–21:00; сб 11:00–20:00',
 'пн-пт 11:00–21:00; сб,вс 10:00–22:00',
 'пн-пт 11:00–21:00; сб,вс 11:00–19:00',
 'пн-пт 11:00–21:00; сб,вс 11:00–22:00',
 'пн-пт 11:00–21:00; сб,вс 11:30–19:00',
 'пн-пт 11:00–21:00; сб,вс 12:00–21:00',
 'пн-пт 11:00–22:00',
 'пн-пт 11:00–22:00; сб,вс 10:00–22:00',
 'пн-пт 11:00–22:00; сб,вс 10:00–23:00',
 'пн-пт 11:00–22:00; сб,вс 11:00–23:00',
 'пн-пт 11:00–22:00; сб,вс 12:00–22:00',
 'пн-пт 11:00–22:15; сб,вс 11:00–23:00',
 'пн-пт 11:00–22:30; сб,вс 12:00–22:00',
 'пн-пт 11:00–22:45; сб,вс 12:00–22:45',
 'пн-пт 11:00–22:45; сб,вс 12:00–23:45',
 'пн-пт 11:00–23:00',
 'пн-пт 11:00–23:00; сб 12:00–00:00; вс 12:00–23:00',
 'пн-пт 11:00–23:00; сб 12:00–23:00',
 'пн-пт 11:00–23:00; сб,вс 09:00–23:00',
 'пн-пт 11:00–23:00; сб,вс 10:00–23:00',
 'пн-пт 11:00–23:00; сб,вс 11:00–00:00',
 'пн-пт 11:00–23:00; сб,вс 11:00–02:00',
 'пн-пт 11:00–23:00; сб,вс 11:00–23:30',
 'пн-пт 11:00–23:00; сб,вс 12:00–00:00',
 'пн-пт 11:00–23:00; сб,вс 12:00–03:00',
 'пн-пт 11:00–23:00; сб,вс 12:00–22:00',
 'пн-пт 11:00–23:00; сб,вс 12:00–23:00',
 'пн-пт 11:00–23:00; сб,вс 13:00–23:00',
 'пн-пт 11:00–23:00; сб,вс 16:00–23:00',
 'пн-пт 11:00–23:15; сб,вс 10:30–23:15',
 'пн-пт 11:00–23:30; сб,вс 13:00–23:30',
 'пн-пт 11:30–14:30',
 'пн-пт 11:30–15:30',
 'пн-пт 11:30–16:00',
 'пн-пт 11:30–17:00',
 'пн-пт 11:30–19:00',
 'пн-пт 11:30–21:00',
 'пн-пт 11:30–22:00',
 'пн-пт 11:30–22:00; сб,вс 11:00–23:00',
 'пн-пт 11:30–22:00; сб,вс 12:00–20:00',
 'пн-пт 11:30–23:00; сб,вс 11:30–23:30',
 'пн-пт 11:30–23:00; сб,вс 12:00–23:00',
 'пн-пт 12:00–00:00',
 'пн-пт 12:00–00:00; сб 14:00–00:00',
 'пн-пт 12:00–00:00; сб,вс 10:00–00:00',
 'пн-пт 12:00–00:00; сб,вс 11:00–00:00',
 'пн-пт 12:00–00:00; сб,вс 12:00–01:00',
 'пн-пт 12:00–00:00; сб,вс 12:00–02:00',
 'пн-пт 12:00–00:00; сб,вс 12:00–03:00',
 'пн-пт 12:00–00:00; сб,вс 12:00–06:00',
 'пн-пт 12:00–00:00; сб,вс 13:00–00:00',
 'пн-пт 12:00–00:00; сб,вс 13:00–02:00',
 'пн-пт 12:00–00:00; сб,вс 15:00–00:00',
 'пн-пт 12:00–01:00',
 'пн-пт 12:00–01:00; сб 16:00–01:00',
 'пн-пт 12:00–02:00; сб,вс 10:00–02:00',
 'пн-пт 12:00–05:00; сб 18:00–05:00',
 'пн-пт 12:00–06:00; сб,вс 16:00–06:00',
 'пн-пт 12:00–16:00',
 'пн-пт 12:00–16:30',
 'пн-пт 12:00–17:00',
 'пн-пт 12:00–20:00',
 'пн-пт 12:00–20:00; сб,вс 12:00–22:00',
 'пн-пт 12:00–21:00; сб 15:00–22:00',
 'пн-пт 12:00–21:00; сб,вс 12:00–22:00',
 'пн-пт 12:00–22:00',
 'пн-пт 12:00–22:00; сб,вс 12:00–23:00',
 'пн-пт 12:00–22:30; сб,вс 12:00–23:30',
 'пн-пт 12:00–23:00; сб,вс 10:00–23:00',
 'пн-пт 12:00–23:00; сб,вс 11:00–23:00',
 'пн-пт 13:00–00:00; сб,вс 14:00–00:00',
 'пн-пт 13:00–04:00; сб,вс 13:00–05:00',
 'пн-пт 13:00–15:00',
 'пн-пт 13:00–15:30',
 'пн-пт 14:00–00:00; сб,вс 15:00–01:00',
 'пн-пт 14:00–02:00; сб,вс 14:00–03:00',
 'пн-пт 14:00–03:00; сб,вс 12:00–03:00',
 'пн-пт 14:00–23:00; сб,вс 12:00–23:00',
 'пн-пт 15:00–01:00; сб,вс 13:00–23:00',
 'пн-пт 16:00–00:00; сб,вс 16:00–08:00',
 'пн-пт 17:00–00:00; сб,вс 12:00–00:00',
 'пн-пт 17:00–03:00; сб,вс 17:00–05:00',
 'пн-пт 17:00–23:00; сб,вс 12:00–23:00',
 'пн-пт круглосуточно; сб 09:00–22:00; вс круглосуточно',
 'пн-пт круглосуточно; сб,вс 00:00–01:00',
 'пн-сб 07:00–05:00; вс 07:00–04:00',
 'пн-сб 07:00–19:00',
 'пн-сб 07:00–20:00; вс 09:00–19:00',
 'пн-сб 07:00–21:00',
 'пн-сб 07:00–21:00; вс 08:00–20:00',
 'пн-сб 07:00–22:00; вс 08:00–22:00',
 'пн-сб 07:00–23:00; вс 08:00–23:00',
 'пн-сб 07:00–23:00; вс 09:00–23:00',
 'пн-сб 07:30–20:00; вс 09:00–20:00',
 'пн-сб 07:30–20:30; вс 10:00–20:00',
 'пн-сб 08:00–19:00',
 'пн-сб 08:00–20:00',
 'пн-сб 08:00–20:00; вс 08:00–18:00',
 'пн-сб 08:00–20:00; вс 09:00–20:00',
 'пн-сб 08:00–21:00',
 'пн-сб 08:00–21:00; вс 08:00–20:30',
 'пн-сб 08:00–21:00; вс 09:00–20:00',
 'пн-сб 08:00–22:00',
 'пн-сб 08:00–22:00; вс 08:00–21:00',
 'пн-сб 08:00–22:00; вс 09:00–21:00',
 'пн-сб 08:00–22:00; вс 09:00–22:00',
 'пн-сб 08:00–23:00; вс 09:00–22:00',
 'пн-сб 08:00–23:00; вс 09:00–23:00',
 'пн-сб 08:30–18:30',
 'пн-сб 08:30–19:30; вс 09:30–18:30',
 'пн-сб 08:30–20:00; вс 09:00–19:00',
 'пн-сб 08:30–21:30; вс 09:30–21:00',
 'пн-сб 09:00–16:00',
 'пн-сб 09:00–19:00',
 'пн-сб 09:00–20:00',
 'пн-сб 09:00–20:00; вс 09:00–18:00',
 'пн-сб 09:00–21:00',
 'пн-сб 09:00–21:00; вс 09:00–20:00',
 'пн-сб 09:00–21:00; вс 10:00–20:00',
 'пн-сб 09:00–22:00; вс 09:00–21:00',
 'пн-сб 09:00–22:00; вс 10:00–22:00',
 'пн-сб 09:00–23:00; вс 10:00–22:00',
 'пн-сб 09:00–23:00; вс 10:00–23:00',
 'пн-сб 09:00–23:00; вс 12:00–23:00',
 'пн-сб 09:30–20:30',
 'пн-сб 10:00–00:00; вс 11:00–01:00',
 'пн-сб 10:00–00:00; вс 11:00–22:00',
 'пн-сб 10:00–00:00; вс 11:00–23:00',
 'пн-сб 10:00–00:00; вс 13:00–00:00',
 'пн-сб 10:00–18:00',
 'пн-сб 10:00–19:00',
 'пн-сб 10:00–20:00',
 'пн-сб 10:00–20:00; вс 10:00–19:00',
 'пн-сб 10:00–20:30; вс 10:00–19:30',
 'пн-сб 10:00–21:00',
 'пн-сб 10:00–21:00; вс 08:00–21:00',
 'пн-сб 10:00–22:00',
 'пн-сб 10:00–22:00; вс 10:00–18:00',
 'пн-сб 10:00–22:00; вс 10:00–21:00',
 'пн-сб 10:00–22:00; вс 11:00–20:00',
 'пн-сб 10:00–22:00; вс 11:00–21:00',
 'пн-сб 10:00–22:00; вс 11:00–22:00',
 'пн-сб 10:00–22:00; вс 12:00–22:00',
 'пн-сб 10:00–23:00',
 'пн-сб 10:00–23:00; вс 10:00–22:00',
 'пн-сб 10:00–23:00; вс 11:00–23:00',
 'пн-сб 10:00–23:00; вс 12:00–23:00',
 'пн-сб 10:30–21:00',
 'пн-сб 10:30–21:30',
 'пн-сб 11:00–02:00; вс 12:00–02:00',
 'пн-сб 11:00–22:00',
 'пн-сб 11:00–22:00; вс 12:00–22:00',
 'пн-сб 11:00–22:00; вс 13:00–22:00',
 'пн-сб 11:00–23:00',
 'пн-сб 11:00–23:00; вс 12:00–22:00',
 'пн-сб 11:00–23:00; вс 12:00–23:00',
 'пн-сб 11:00–23:30; вс 12:00–23:30',
 'пн-сб 11:30–00:00; вс 12:00–23:30',
 'пн-сб 12:00–02:00; вс 13:00–02:00',
 'пн-сб 12:00–22:00',
 'пн-сб 12:00–23:00; вс 13:00–23:00',
 'пн-сб 12:00–23:30; вс 13:00–23:30',
 'пн-сб 19:00–06:00',
 'пн-ср 07:00–21:00; чт 09:00–21:00; пт 07:00–21:00; сб,вс 09:00–21:00',
 'пн-ср 07:00–23:00; чт 07:00–00:00; пт,сб круглосуточно; вс 00:00–23:00',
 'пн-ср 08:00–00:00; чт,пт 08:00–05:00; сб 11:00–05:00; вс 11:00–00:00',
 'пн-ср 08:00–00:00; чт-сб 08:00–02:00; вс 08:00–00:00',
 'пн-ср 08:00–00:00; чт-сб 08:00–03:00; вс 08:00–00:00',
 'пн-ср 08:00–00:00; чт-сб круглосуточно; вс 08:00–00:00',
 'пн-ср 08:00–18:30',
 'пн-ср 08:00–22:00; чт 08:00–23:00; пт,сб круглосуточно; вс 00:00–22:00',
 'пн-ср 08:00–23:00; чт 08:00–00:00; пт,сб круглосуточно; вс 00:00–23:00',
 'пн-ср 08:00–23:00; чт-сб 08:00–00:00; вс 08:00–23:00',
 'пн-ср 09:00–00:00; чт,пт 09:00–01:00; сб 10:00–01:00; вс 10:00–00:00',
 'пн-ср 09:00–00:00; чт-вс круглосуточно',
 'пн-ср 09:00–00:00; чт-сб 09:00–01:00; вс 09:00–00:00',
 'пн-ср 09:00–00:00; чт-сб 09:00–02:00; вс 09:00–00:00',
 'пн-ср 09:00–21:00; чт 09:00–19:00; пт 10:00–21:00; сб,вс 09:00–21:00',
 'пн-ср 09:00–21:00; чт,пт 09:00–23:00',
 'пн-ср 09:00–21:00; чт-сб 09:00–23:00; вс 09:00–21:00',
 'пн-ср 10:00–00:00; чт,пт 11:00–00:00; сб 11:00–02:00; вс 11:00–23:00',
 'пн-ср 10:00–00:00; чт-сб 10:00–06:00; вс 10:00–00:00',
 'пн-ср 10:00–01:00; чт-сб 10:00–03:00; вс 10:00–01:00',
 'пн-ср 10:00–21:30; чт-сб 11:00–22:30; вс 10:00–21:30',
 'пн-ср 10:00–22:00; чт,пт 10:00–23:00; сб 11:00–23:00; вс 11:00–22:00',
 'пн-ср 10:00–22:00; чт-сб 10:00–23:00; вс 10:00–22:00',
 'пн-ср 10:00–22:00; чт-сб 11:00–23:00; вс 10:00–22:00',
 'пн-ср 10:00–23:00; чт-сб 10:00–00:00; вс 10:00–23:00',
 'пн-ср 10:30–21:30; чт-сб 11:00–23:00; вс 10:30–21:30',
 'пн-ср 10:30–22:30; чт 11:00–00:00; пт,сб 10:30–01:00; вс 10:30–22:30',
 'пн-ср 11:00–00:00; чт 11:00–04:00; пт,сб 11:00–06:00; вс 11:00–00:00',
 'пн-ср 11:00–00:00; чт-вс 11:00–02:00',
 'пн-ср 11:00–00:00; чт-сб 11:00–06:00; вс 11:00–00:00',
 'пн-ср 11:00–22:00; чт-сб 11:00–23:00; вс 11:00–22:00',
 'пн-ср 11:00–23:00; чт 11:00–00:00; пт,сб 11:00–05:00; вс 11:00–23:00',
 'пн-ср 11:00–23:00; чт-сб 11:00–00:00; вс 11:00–23:00',
 'пн-ср 11:00–23:00; чт-сб 11:00–05:00; вс 11:00–23:00',
 'пн-ср 12:00–00:00; чт 12:00–03:00; пт 11:00–00:00; сб,вс 00:00–12:00',
 'пн-ср 12:00–00:00; чт,пт 12:00–02:00; сб 10:00–02:00',
 'пн-ср 12:00–00:00; чт,пт 12:00–06:00; сб,вс 18:00–06:00',
 'пн-ср 12:00–00:00; чт-вс 12:00–06:00',
 'пн-ср 12:00–00:00; чт-сб 12:00–01:00; вс 12:00–00:00',
 'пн-ср 12:00–00:00; чт-сб 12:00–02:00; вс 12:00–00:00',
 'пн-ср 12:00–00:00; чт-сб 12:00–06:00; вс 12:00–00:00',
 'пн-ср 12:00–03:00; чт-сб 12:00–06:00; вс 12:00–03:00',
 'пн-ср 12:00–21:00; чт,пт 12:00–23:00',
 'пн-ср 12:00–22:00; чт-сб 12:00–00:00; вс 12:00–22:00',
 'пн-ср 12:00–23:00; чт 12:00–00:00; пт,сб 12:00–01:00; вс 12:00–00:00',
 'пн-ср 12:00–23:00; чт-сб 12:00–00:00; вс 12:00–23:00',
 'пн-ср 15:00–00:00; чт-сб 15:00–05:00; вс 13:00–05:00',
 'пн-ср 18:00–06:00; чт-вс 13:00–06:00',
 'пн-чт 07:00–00:00; пт,сб круглосуточно; вс 07:00–00:00',
 'пн-чт 07:00–02:00; пт,сб 07:00–05:00; вс 07:00–02:00',
 'пн-чт 07:00–21:00; пт,сб 07:00–23:00; вс 07:00–21:00',
 'пн-чт 07:00–22:00; пт 07:00–23:00; сб 08:00–23:00; вс 08:00–22:00',
 'пн-чт 07:00–22:00; пт 07:00–23:00; сб 10:00–23:00; вс 10:00–22:00',
 'пн-чт 07:00–22:00; пт 07:00–23:00; сб,вс 08:00–23:00',
 'пн-чт 07:00–22:00; пт,сб круглосуточно; вс 00:00–22:00',
 'пн-чт 07:00–23:00; пт 07:00–00:00; сб 00:00–23:00; вс 07:00–23:00',
 'пн-чт 07:00–23:00; пт 07:00–00:00; сб 08:00–23:00; вс 09:00–23:00',
 'пн-чт 07:00–23:00; пт 07:00–00:00; сб круглосуточно; вс 00:00–23:00',
 'пн-чт 07:00–23:00; пт,сб 07:00–00:00; вс 09:00–23:00',
 'пн-чт 07:00–23:00; пт,сб 08:00–01:00; вс 08:00–23:00',
 'пн-чт 07:00–23:00; пт,сб круглосуточно; вс 08:00–23:00',
 'пн-чт 07:00–23:00; пт-вс 07:00–00:00',
 'пн-чт 07:30–19:00; пт 07:30–18:00',
 'пн-чт 07:30–20:00; пт 07:30–19:00',
 'пн-чт 07:30–22:00; пт 07:30–23:00; сб,вс 07:30–22:00',
 'пн-чт 07:30–23:00; пт 07:30–00:00; сб круглосуточно; вс 00:00–23:00',
 'пн-чт 08:00–00:00; пт 08:00–02:00; сб 10:00–02:00; вс 10:00–00:00',
 'пн-чт 08:00–00:00; пт 08:00–03:00; сб 10:00–03:00; вс 10:00–00:00',
 'пн-чт 08:00–00:00; пт 08:00–06:00; сб 10:00–03:00; вс 10:00–00:00',
 'пн-чт 08:00–00:00; пт,сб 08:00–02:00; вс 08:00–00:00',
 'пн-чт 08:00–00:00; пт,сб 08:00–06:00; вс 08:00–00:00',
 'пн-чт 08:00–00:00; пт,сб круглосуточно; вс 08:00–00:00',
 'пн-чт 08:00–00:00; пт-вс 10:00–02:00',
 'пн-чт 08:00–17:00; пт 08:00–16:00',
 'пн-чт 08:00–18:00; пт 08:00–17:00',
 'пн-чт 08:00–18:00; пт 08:00–17:00; сб 10:00–17:00',
 'пн-чт 08:00–19:00; пт 08:00–17:00',
 'пн-чт 08:00–19:00; пт 08:00–18:00',
 ...]
Создадим столбец с обозначением круглосуточного режима работы: ¶
In [31]:
data['is_24/7'] = (data['hours']=='ежедневно, круглосуточно')
In [32]:
data.tail(10)
Out[32]:
name category address district hours lat lng rating price avg_bill middle_avg_bill middle_coffee_cup chain seats street is_24/7
8396 пекинскийдвор ресторан Москва, Ленинский проспект, 158 Западный административный округ ежедневно, 11:00–23:00 55.651706 37.482667 4.3 выше среднего Средний счёт:1000–1500 ₽ 1250.0 NaN 0 200.0 Ленинский проспект False
8397 траекториякрафт-кафе пиццерия Москва, улица Лобачевского, 52, корп. 1 Западный административный округ пн-пт 10:00–23:00; сб,вс 12:00–23:00 55.672011 37.492628 4.4 средние NaN NaN NaN 0 60.0 улица Лобачевского False
8398 наволгина кафе Москва, улица Академика Волгина, 2А Юго-Западный административный округ ежедневно, 09:00–23:00 55.654933 37.521421 4.4 NaN NaN NaN NaN 0 49.0 улица Академика Волгина False
8399 пекарня,кафе-гриль булочная Москва, Болотниковская улица, 52, корп. 2 Юго-Западный административный округ ежедневно, круглосуточно 55.662866 37.582572 4.2 NaN Средний счёт:50–250 ₽ 150.0 NaN 0 50.0 Болотниковская улица True
8400 практикакофе кофейня Москва, Чонгарский бульвар, 26А, корп. 1 Юго-Западный административный округ пн-пт 08:00–22:00; сб,вс 09:00–22:00 55.654289 37.600722 4.4 NaN NaN NaN NaN 1 55.0 Чонгарский бульвар False
8401 сушимания кафе Москва, Профсоюзная улица, 56 Юго-Западный административный округ ежедневно, 09:00–02:00 55.670021 37.552480 4.4 NaN NaN NaN NaN 0 86.0 Профсоюзная улица False
8402 миславнес кафе Москва, Пролетарский проспект, 19, корп. 1 Южный административный округ ежедневно, 08:00–22:00 55.640875 37.656553 4.8 NaN NaN NaN NaN 0 150.0 Пролетарский проспект False
8403 самовар кафе Москва, Люблинская улица, 112А, стр. 1 Юго-Восточный административный округ ежедневно, круглосуточно 55.648859 37.743219 3.9 NaN Средний счёт:от 150 ₽ 150.0 NaN 0 150.0 Люблинская улица True
8404 чайханаsabr кафе Москва, Люблинская улица, 112А, стр. 1 Юго-Восточный административный округ ежедневно, круглосуточно 55.648849 37.743222 4.2 NaN NaN NaN NaN 1 150.0 Люблинская улица True
8405 kebabtime кафе Москва, Россошанский проезд, 6 Южный административный округ ежедневно, круглосуточно 55.598229 37.604702 3.9 NaN NaN NaN NaN 0 12.0 Россошанский проезд True

Столбец с признаком круглосуточной работы заведения создан, данные отображаются корректно.

Вывод¶

В ходе предобработки обнаружено значительное количество пропусков в данных по средним цене заказа, счету, цене чашки кофе и ценовой категории - в каждом из столбцов более половины строк пусты. Удаление такого количества данных не представляется возможным. Информация о количестве мест отсутствуют в почти 43% строк и 6.37% данных потеряно в столбце с часами работы заведений. Для дальнейшего анализа пропуски из данных не удалялись, .

Заведения в датасете не дублировались, но в ходе подготовки данных были исправлены ошибки в наименованиях и признак сетевого заведения. В результате количество сетевых заведенй возросло с 3205 до 3682.

Созданы столбцы с указанием улицы из адреса и признака круглосуточной работы заведения.


</div>

Шаг 3. Анализ данных. ¶

Зададим параметры для визуализации:¶
In [33]:
#для px
colors = ['#2E2881','#ffffff','#EBBC2C']
cmap = LinearSegmentedColormap.from_list('my_pal', colors)
ccscale=[(0,'#ffffff'), (1,'#2E2881')]
ccscale2=[(0,'#EBBC2C'), (0.3,'#E8E8E8'), (1,'#2E2881')]
In [34]:
#для sns
sns.set_style('whitegrid')
my_sns_pal = sns.color_palette('blend:#2E2881,#ffffff,#EBBC2C', n_colors=8)
my_sns_pal_c = sns.color_palette('blend:#ffffff,#2E2881', as_cmap=True)
sns.set_palette(my_sns_pal)
my_sns_pal
Out[34]:
In [35]:
#для go
pio.templates['my_go_pal'] = go.layout.Template(layout=go.Layout(colorway=['#F9E18B', '#6F5ABA']))
pio.templates.default = 'my_go_pal'
pal_colors=['#6F5ABA', '#82A4D3', '#F9E18B', '#F29F1D', '#5B55DC', '#1D1456', '#7BA6EF','#FCF97A', '#2F294A', '#BCB3DA', '#F2D100', '#89376D', '#362641', '#E3CB51']

Палитра и стили для графиков всех загруженных библиотек приведены к единому формату.

Изучим категории заведений общественного питания : ¶
In [36]:
#рассчитаем данные
data_category = data.groupby('category').agg({'name':'count'})
data_category.columns = ['Количество']
data_category=data_category.sort_values('Количество', ascending=False)
data_category
Out[36]:
Количество
category
кафе 2378
ресторан 2043
кофейня 1413
бар,паб 765
пиццерия 633
быстрое питание 603
столовая 315
булочная 256
In [37]:
#визуализируем количество заведений в разрезе категорий
fig=px.bar(data_category, x=data_category.index, y=data_category['Количество'], 
           color=data_category.index, color_discrete_sequence=pal_colors)
fig.update_layout(title_text='Распределение заведений общественного питания Москвы по категориям',
                 xaxis_title_text='Категории заведений')
fig.update_layout(font=dict(size=14), showlegend=False)
fig.show()

Больше всего в столице кафе - 2378 заведения, что составляет почти треть рынка. Вторые по количеству - рестораны, которых в столице насчитывается 2043. Кофеен в Москве 1413, что составляети 16.8% заведений общественного питания. Пабов и баров - 765 заведений, насчитывается также 633 пиццерии и 603 заведения быстрого питания. Меньше всего в столице булочных (256) и столовых (315).

Оценим количество мест в заведениях общественного питания:¶

In [38]:
#визуализируем разброс значений
plt.figure(figsize=(15,10))
ranks = data.groupby('category')['seats'].median().fillna(0).sort_values()[::-1].index
sns.boxplot(x='category', y='seats', data=data,  order = ranks)
plt.title('Количество мест в заведениях общественного питания', fontsize=20)
plt.xticks(fontsize=12)
plt.yticks(fontsize=12)
plt.xlabel('Категория заведения', fontsize=16)
plt.ylabel('Количество мест', fontsize=16)
plt.show();

Диапазон количества мест в заведениях общественного питания Москвы в максимуме приближается к 1400, однако все значения выше 300 относятся к выбросам.

In [39]:
#укрупним диаграмму по границам нормальных значений
plt.figure(figsize=(15,10))
ranks = data.groupby('category')['seats'].median().fillna(0).sort_values()[::-1].index
sns.boxplot(x='category', y='seats', data=data,  order = ranks)
plt.title('Количество мест в заведениях общественного питания', fontsize=20)
plt.ylim(bottom=0, top=350)
plt.xticks(fontsize=12)
plt.yticks(fontsize=12)
plt.xlabel('Категория заведения', fontsize=16)
plt.ylabel('Количество мест', fontsize=16)
plt.show();
In [40]:
#оценим характеристики распределений
data.pivot_table(index='category', values='seats', aggfunc='describe')
Out[40]:
25% 50% 75% count max mean min std
category
бар,паб 48.00 82.5 150.0 468.0 1288.0 124.532051 0.0 145.011574
булочная 25.00 50.0 120.0 148.0 625.0 89.385135 0.0 97.685844
быстрое питание 28.00 65.0 140.0 349.0 1040.0 98.891117 0.0 106.611739
кафе 35.25 60.0 120.0 1218.0 1288.0 97.512315 0.0 117.985084
кофейня 40.00 80.0 144.0 751.0 1288.0 111.199734 0.0 127.837772
пиццерия 30.00 55.0 120.0 427.0 1288.0 94.496487 0.0 112.282703
ресторан 48.00 86.0 150.0 1270.0 1288.0 121.944094 0.0 123.757335
столовая 40.00 75.5 117.0 164.0 1200.0 99.750000 0.0 122.951453

Самыми большими по количеству мест среди заведений общественного питания являются рестораны, медиана количества мест в ресторане составляет 86 мест, немного меньше бары и пабы, медианное количеством мест в которых составляет 82.5. Кофейни третьи по размеру с медианой равной 80 местам. В столовых чаще всего 75.5 мест, в заведениях быстрого притания - 65 мест, в кафе - 60 мест. Самые маленькие по количеству мест булочные, в которых чаще всего 50 мест, и пиццерии, в которых 55 мест.

Проанализируем соотношение сетевых и несетевых заведений:¶

In [41]:
#рассчитаем значения для визуализации
data_chain=data.groupby('chain').agg({'name':'count'})
data_chain.columns=['count']
data_chain['labels']=['несетевыe','сетевыe']
data_chain
Out[41]:
count labels
chain
0 5029 несетевыe
1 3377 сетевыe
In [42]:
#для двух категорий подойтет круговая диаграмма
fig, ax = plt.subplots()
ax.pie(data_chain['count'], labels=data_chain['labels'], autopct='%1.1f%%', colors=['#F9E18B', '#6F5ABA'])
plt.title('Соотношение сетевых и несетевых заведений общественного питания', fontsize=14)
plt.show();

Доля сетевых заведений общественного питания в Москве составляет 43.8%. Несетевых заведений больше половины - 56.2%

Визуализируем соотношение сетевых и несетевых заведений в разрезе категорий: ¶

In [43]:
#группируем данные для визуализации
data_chain_cat=data.pivot_table(index='category', columns='chain', values='name', aggfunc='count')
data_chain_cat.columns=['несетевые', 'сетевые']
data_chain_cat['total']=data_chain_cat.sum(axis=1)
data_chain_cat['несетевые']=(100*data_chain_cat['несетевые']/data_chain_cat['total']).round(2)
data_chain_cat['сетевые']=(100*data_chain_cat['сетевые']/data_chain_cat['total']).round(2)
del data_chain_cat['total']
data_chain_cat=data_chain_cat.sort_values('несетевые', ascending=False)
data_chain_cat
Out[43]:
несетевые сетевые
category
бар,паб 76.99 23.01
столовая 66.98 33.02
кафе 65.26 34.74
ресторан 62.90 37.10
быстрое питание 57.38 42.62
кофейня 46.92 53.08
пиццерия 46.13 53.87
булочная 35.55 64.45
In [44]:
#визуализируем данные
fig=px.bar(data_chain_cat, x=data_chain_cat.index, y=data_chain_cat.columns)
fig.update_layout(title_text='Соотношение сетевых и несетевых заведений общественного питания',
                 xaxis_title_text='Категории заведений',
                 yaxis_title_text='Доля заведений',
                 legend_title_text='Признак сети')
fig.show()

Доля несетевых заведений существенно выше среди баров, пабов, кафе и ресторанов. Небольшой перевес несетевых наблюдается среди заведений быстрого питания и столовых. Среди кофеен, пиццерий и булочных, наоборот, чаще встречаются сетевые заведения.

Оценим популярность сетевых заведений общественного питания: ¶

In [45]:
#расчитаем количество сетевых заведений общественного питания
chain_lid=data.query('chain==1').pivot_table(index='name', columns='category', values='lat', aggfunc='count')
chain_lid['Количество заведений']=chain_lid.sum(axis=1)
chain_lid=chain_lid.sort_values(by='Количество заведений', ascending=False)[0:15]
chain_lid
Out[45]:
category бар,паб булочная быстрое питание кафе кофейня пиццерия ресторан столовая Количество заведений
name
шоколадница NaN NaN NaN 1.0 119.0 NaN NaN NaN 120.0
домино'спицца NaN NaN NaN NaN NaN 77.0 NaN NaN 77.0
додопицца NaN NaN NaN NaN NaN 74.0 NaN NaN 74.0
яндекс.лавка NaN NaN NaN NaN NaN NaN 72.0 NaN 72.0
onepricecoffee NaN NaN NaN NaN 72.0 NaN NaN NaN 72.0
cofix NaN NaN NaN NaN 65.0 NaN NaN NaN 65.0
prime NaN NaN NaN 1.0 NaN NaN 49.0 NaN 50.0
хинкальная 3.0 NaN 6.0 19.0 NaN NaN 15.0 1.0 44.0
кофепорт NaN NaN NaN NaN 42.0 NaN NaN NaN 42.0
кулинарнаялавкабратьевкараваевых NaN NaN NaN 39.0 NaN NaN NaN NaN 39.0
теремок NaN NaN 2.0 NaN NaN NaN 36.0 NaN 38.0
чайхана NaN NaN 2.0 26.0 NaN NaN 9.0 NaN 37.0
cofefest NaN NaN NaN 1.0 32.0 NaN NaN NaN 33.0
буханка NaN 25.0 NaN 1.0 6.0 NaN NaN NaN 32.0
му-му 1.0 NaN 2.0 12.0 2.0 1.0 8.0 1.0 27.0
In [46]:
#сгруппируем на одном поле средние и медианные значения рейтинка по категориям и общий
fig = px.bar(chain_lid, x=chain_lid.index, y='Количество заведений',
             color='Количество заведений', barmode='group', color_continuous_scale=ccscale2)
fig.update_layout(title_text='Top-15 наиболее популярных сетевых заведений общественного питания', 
                  barmode='stack', xaxis={'categoryorder':'total descending'},
                  xaxis_title_text='Названия заведений')
fig.show();

Наиболее часто в Москве встречаются заведения сети "Шоколадница". В пятерку лидеров входят также "Домино'с пицца", "Додопицца", "Яндекс.Лавка" и "OnePriceCoffee".

</div>

Визуализируем категории заведений лидеров рейтинга среди сетевых заведений: ¶

In [47]:
#пересчитаем доли категорий
chain_lid_perc=(chain_lid.div(chain_lid['Количество заведений'], axis=0)*100).round(2)
chain_lid_perc
Out[47]:
category бар,паб булочная быстрое питание кафе кофейня пиццерия ресторан столовая Количество заведений
name
шоколадница NaN NaN NaN 0.83 99.17 NaN NaN NaN 100.0
домино'спицца NaN NaN NaN NaN NaN 100.0 NaN NaN 100.0
додопицца NaN NaN NaN NaN NaN 100.0 NaN NaN 100.0
яндекс.лавка NaN NaN NaN NaN NaN NaN 100.00 NaN 100.0
onepricecoffee NaN NaN NaN NaN 100.00 NaN NaN NaN 100.0
cofix NaN NaN NaN NaN 100.00 NaN NaN NaN 100.0
prime NaN NaN NaN 2.00 NaN NaN 98.00 NaN 100.0
хинкальная 6.82 NaN 13.64 43.18 NaN NaN 34.09 2.27 100.0
кофепорт NaN NaN NaN NaN 100.00 NaN NaN NaN 100.0
кулинарнаялавкабратьевкараваевых NaN NaN NaN 100.00 NaN NaN NaN NaN 100.0
теремок NaN NaN 5.26 NaN NaN NaN 94.74 NaN 100.0
чайхана NaN NaN 5.41 70.27 NaN NaN 24.32 NaN 100.0
cofefest NaN NaN NaN 3.03 96.97 NaN NaN NaN 100.0
буханка NaN 78.12 NaN 3.12 18.75 NaN NaN NaN 100.0
му-му 3.70 NaN 7.41 44.44 7.41 3.7 29.63 3.70 100.0
In [48]:
#построим столбчатую диаграмму с накоплением
fig=px.bar(chain_lid_perc, x=chain_lid_perc.index, y=chain_lid_perc.columns[0:8], 
           color_discrete_sequence=pal_colors)
fig.update_layout(title_text='Категории заведений общественного питания наиболее популярных сетей',
                 xaxis_title_text='Названия заведений',
                 yaxis_title_text='Доля заведений',
                 legend_title_text='Категория заведений')
fig.update_xaxes(tickangle=45, automargin=True)
fig.show();

Большинство сетей диверсифицируют бизнес, открывая заведения различных категорий, даже если это всего одно заведение из сотни. Из 15 лидеров только у 7 сетей открыты заведения одной категории. Треть самых популярных сетей общественного питания составляют кофейни: "Шоколадница", "OnePriceCoffee", "Cofix", "Кофепорт" и "Cofefest".

</div>

Визуализируем рейтинг самых популярных сетевых заведений: ¶

In [49]:
#рассчитаем средний рейтинг всех заведений
print(f'Средний рейтинг заведений общественного питания в Москве составляет', data['rating'].mean().round(2))

Средний рейтинг заведений общественного питания в Москве составляет 4.23
In [50]:
#рассчитаем средний рейтинг популярных сетей
chain_lid_top=chain_lid.sort_values(by='Количество заведений', ascending=False).head(15).index
data_chain_lid=data.query('name in @chain_lid_top').groupby('name').agg({'rating':('count','mean')}).sort_values(('rating','count'), ascending=False)
data_chain_lid.columns=['Количество заведений','Рейтинг']
data_chain_lid
Out[50]:
Количество заведений Рейтинг
name
шоколадница 120 4.177500
домино'спицца 77 4.171429
додопицца 74 4.286486
onepricecoffee 72 4.069444
яндекс.лавка 72 3.855556
cofix 65 4.075385
prime 50 4.116000
хинкальная 44 4.322727
кофепорт 42 4.147619
кулинарнаялавкабратьевкараваевых 39 4.394872
теремок 38 4.123684
чайхана 37 3.924324
cofefest 33 3.984848
буханка 32 4.396875
му-му 27 4.229630
In [51]:
#визуализируем рейтинг наиболее популярных сетей
fig = px.scatter(data_chain_lid, x=data_chain_lid.index, y='Рейтинг',
                 color='Количество заведений', color_continuous_scale=ccscale2)
fig.update_layout(title_text='Оценки лидеров рейтинга сетевых заведений общественного питания',
                 xaxis_title_text='Названия заведений')
fig.update_traces(marker_size=10*data_chain_lid['Рейтинг'])
fig.update_xaxes(tickangle=45, automargin=True)
fig.show()

Количество заведений не гарантирует высокого рейтинга, так рейтинг "Шоколадницы" ниже среднего по городу, а лидерами по оценкам клиентов являются кафе "Кулинарна лавка братьев Караваевых" и заведения сети "Буханка".

Визуализируем расположение заведений общественного питания на карте:¶

In [52]:
#рассчитаем данные для визуализации
data_district=data.pivot_table(index='district', columns='category', values='name', aggfunc=('count'))
data_district['total']=data_district.sum(axis=1)
data_district['Административный округ']=data['district'].sort_values().unique()
data_district['Административный округ']=data_district['Административный округ'].str.replace(' административный округ','')
data_district
Out[52]:
category бар,паб булочная быстрое питание кафе кофейня пиццерия ресторан столовая total Административный округ
district
Восточный административный округ 53 25 71 272 105 72 160 40 798 Восточный
Западный административный округ 50 37 62 239 150 71 218 24 851 Западный
Северный административный округ 68 39 58 235 193 77 189 41 900 Северный
Северо-Восточный административный округ 63 28 82 269 159 68 182 40 891 Северо-Восточный
Северо-Западный административный округ 23 12 30 115 62 40 109 18 409 Северо-Западный
Центральный административный округ 364 50 87 464 428 113 670 66 2242 Центральный
Юго-Восточный административный округ 38 13 67 282 89 55 145 25 714 Юго-Восточный
Юго-Западный административный округ 38 27 61 238 96 64 168 17 709 Юго-Западный
Южный административный округ 68 25 85 264 131 73 202 44 892 Южный
In [53]:
#построим столбчатую диаграмму с накоплением
fig=px.bar(data_district, x='Административный округ', y=data_district.columns[0:8], 
           color_discrete_sequence=pal_colors)
fig.update_layout(title_text='Расположение заведений общественного питания Москвы по округам',
                 xaxis_title_text='Административный округ',
                 yaxis_title_text='Количество заведений',
                 legend_title_text='Категория заведений',
                 xaxis = {"categoryorder":"total descending"})
fig.update_xaxes(tickangle=45, automargin=True)
fig.show();

Наибольшее количество заведений общественного питания расположено в Центральном административном округе (2242), в этом же округе наибольшая доля ресторанов и кофеен. В остальных округах количество заведений общественного питания не превышает 1000 (от 700 до 900 заведений в каждом округе), и более распространены кафе. Меньше всего заведений общественного питания (409) в Северо-Западном округе, почти половину площади которого занимают природные ландшафты — лесопарковые массивы, водоёмы, заповедные зоны.

Визуализируем распределение средних рейтингов по категориям заведений:¶

In [54]:
#рассчитаем средние и медианные значения рейтинга по категориям и общий
chain_rating_cat=data.pivot_table(index='category', values='rating', aggfunc=('mean','median','count'))
chain_rating_cat.columns=['Количество заведений', 'Средний рейтинг категории', 'Медиана рейтинга категории']
chain_rating_cat['Средний рейтинг']=data['rating'].mean()
chain_rating_cat['Медиана рейтинга']=data['rating'].median()
chain_rating_cat=chain_rating_cat.sort_values('Средний рейтинг категории', ascending=False)
chain_rating_cat
Out[54]:
Количество заведений Средний рейтинг категории Медиана рейтинга категории Средний рейтинг Медиана рейтинга
category
бар,паб 765 4.387712 4.4 4.229895 4.3
пиццерия 633 4.301264 4.3 4.229895 4.3
ресторан 2043 4.290357 4.3 4.229895 4.3
кофейня 1413 4.277282 4.3 4.229895 4.3
булочная 256 4.268359 4.3 4.229895 4.3
столовая 315 4.211429 4.3 4.229895 4.3
кафе 2378 4.123886 4.2 4.229895 4.3
быстрое питание 603 4.050249 4.2 4.229895 4.3
In [55]:
#сгруппируем на одном поле средние и медианные значения рейтинга по категориям и общий
fig = go.Figure()
fig.add_trace(go.Bar(x=chain_rating_cat.index, y=chain_rating_cat['Средний рейтинг категории'],  name='Средний рейтинг категории'))
fig.add_trace(go.Bar(x=chain_rating_cat.index, y=chain_rating_cat['Медиана рейтинга категории'],  name='Медиана рейтинга категории'))
fig.add_trace(go.Scatter(x=chain_rating_cat.index, y=chain_rating_cat['Средний рейтинг'],  mode='lines+markers', marker_size=15, name='Средний рейтинг'))
fig.add_trace(go.Scatter(x=chain_rating_cat.index, y=chain_rating_cat['Медиана рейтинга'],  mode='lines+markers', marker_size=15, name='Медиана рейтинга'))
fig.update_layout(title_text='Рейтинг заведений общественного питания различных категорий', 
                  barmode='group',
                  xaxis_title_text='Категория заведений',
                  yaxis_title_text='Рейтинг',
                  yaxis_range=[4.0,4.5])
fig.show();

Пользователи чаще всего дают заведениям общественного питания хорошие оценки - медиана рейтинга составляет 4.3, для всех категорий медиана укладывается в диапазон 4.3+/-0.1. Средняя оценка рейтинга всех заведений ниже медианного значения, что свидетельствует о том, что плохие оценки довольно редки и статистически относятся к выбросам.

Наиболее высокий рейтинг в среднем у баров и пабов - 4.38. Пиццерии,рестораны, кофейни и булочные оцениваются в среднем от 4.26 до 4.3. Столовые получают в среднем оценку 4.21. Наиболее критичны пользователи к заведениям быстрого питания, которые оцениваются в среднем в 4.05, и кафе - со средним рейтингом 4.12. Различие между лидером и замыкающим в среднем рейтинге составляет 0.33 балла рейтинговой оценки.

</div>

Визуализируем средний рейтинг заведений каждого округа:¶

In [56]:
#рассчитаем рейтинг заведений по округам
data_rating_dis=data.pivot_table(index='district', values='rating', aggfunc='mean')
data_rating_dis.columns=['rating']
data_rating_dis['district']=data['district'].sort_values().unique()
data_rating_dis
Out[56]:
rating district
district
Восточный административный округ 4.174185 Восточный административный округ
Западный административный округ 4.181551 Западный административный округ
Северный административный округ 4.239778 Северный административный округ
Северо-Восточный административный округ 4.148260 Северо-Восточный административный округ
Северо-Западный административный округ 4.208802 Северо-Западный административный округ
Центральный административный округ 4.377520 Центральный административный округ
Юго-Восточный административный округ 4.101120 Юго-Восточный административный округ
Юго-Западный административный округ 4.172920 Юго-Западный административный округ
Южный административный округ 4.184417 Южный административный округ
In [57]:
#загружаем файлы geojson
try:
    geomap=geopandas.read_file('\\dataset\\admin_level_geomap.geojson')
except:
    geomap=geopandas.read_file('/datasets/admin_level_geomap.geojson')
In [58]:
#визуализируем средний рейтинг заведений по округам
map_center = {'lat': data['lat'].mean(), 'lon': data['lng'].mean()}
fig = px.choropleth_mapbox(
        data_rating_dis, geojson=geomap, color='rating',
        locations=data_rating_dis.index, featureidkey='properties.name',
        center=map_center, zoom=8.5,
        mapbox_style='open-street-map', opacity=0.7,
        color_continuous_scale=ccscale)

fig.update_geos(fitbounds='locations', visible=False)
fig.update_layout(margin={'r':0,'t':0,'l':0,'b':0})
fig.show()

Наиболее высокий рейтинг в среднем у заведений общественного питания в Центральном районе - 4.37. Выше среднего рейтинг заведений Северного административного округа - 4.24. Средний рейтинг заведений в прочих административных округах ниже среднего рейтинга по Москве в целом - в диапазоне от 4.15 до 4.2. Самые низние оценки у заведений общественного питания Юго-Восточного административного округа - 4.1.

Визуализируем расположение заведений:¶

In [59]:
moscow_lat, moscow_lng = 55.751244, 37.618423
m = Map(location=[moscow_lat, moscow_lng], zoom_start=10)

marker_cluster = MarkerCluster().add_to(m)

def create_clusters(row):
    Marker(
        [row['lat'], row['lng']],
        popup=f"{row['name']} {row['rating']}",
    ).add_to(marker_cluster)

data.apply(create_clusters, axis=1)

m
Out[59]:
Make this Notebook Trusted to load map: File -> Trust Notebook

Уже в первом приближении заметно концентрация заведений общественного питания в Центре столицы. Чем дальше от центра, тем меньше количество объектов и мельче кластеры на карте.

In [60]:
data_dis=data.pivot_table(index='district', values='name', aggfunc='count')
data_dis['district']=data['district'].sort_values().unique()
data_dis
Out[60]:
name district
district
Восточный административный округ 798 Восточный административный округ
Западный административный округ 851 Западный административный округ
Северный административный округ 900 Северный административный округ
Северо-Восточный административный округ 891 Северо-Восточный административный округ
Северо-Западный административный округ 409 Северо-Западный административный округ
Центральный административный округ 2242 Центральный административный округ
Юго-Восточный административный округ 714 Юго-Восточный административный округ
Юго-Западный административный округ 709 Юго-Западный административный округ
Южный административный округ 892 Южный административный округ
In [61]:
#визуализируем плотность размещения заведений по округам
m = Map(location=[moscow_lat, moscow_lng], zoom_start=10)
Choropleth = folium.Choropleth(geo_data=geomap,
    data=data_dis,
    columns=['district','name'],
    key_on='properties.name',
    fill_color='Blues',
    fill_opacity=0.7).add_to(m)
m
Out[61]:
Make this Notebook Trusted to load map: File -> Trust Notebook

Проанализируем расположение заведений по улицам: ¶

In [62]:
#рассчитаем количество заведений в разрезе улиц
data_street=data.pivot_table(index='street', columns='category', values='name', aggfunc='count')
data_street.columns=['бар,паб','булочная','быстрое питание','кафе','кофейня','пиццерия','ресторан','столовая']
data_street['total']=data_street.sum(axis=1)
data_street=data_street.sort_values(by='total', ascending=False)
data_street_lid=data_street.drop('total', axis=1)[0:15]
data_street
Out[62]:
бар,паб булочная быстрое питание кафе кофейня пиццерия ресторан столовая total
street
проспект Мира 12.0 4.0 21.0 53.0 36.0 11.0 45.0 2.0 184.0
Профсоюзная улица 6.0 4.0 15.0 35.0 18.0 15.0 26.0 3.0 122.0
Ленинский проспект 10.0 3.0 2.0 26.0 24.0 5.0 33.0 5.0 108.0
проспект Вернадского 7.0 1.0 12.0 25.0 16.0 12.0 33.0 2.0 108.0
Ленинградский проспект 15.0 4.0 2.0 12.0 25.0 9.0 25.0 3.0 95.0
... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
Девяткин переулок 1.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 1.0
Даев переулок NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 1.0 1.0
Электрический переулок NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 1.0 1.0
Гурьевский проезд NaN NaN 1.0 NaN NaN NaN NaN NaN 1.0
1-й Автозаводский проезд NaN NaN NaN 1.0 NaN NaN NaN NaN 1.0

1483 rows × 9 columns

In [63]:
#рассчитаем средние тенденции 
print('Среднее количество заведений на одной улице', data_street['total'].mean())
print('Медиана количества заведений на одной улице', data_street['total'].median())

Среднее количество заведений на одной улице 5.668240053944706
Медиана количества заведений на одной улице 3.0

В среднем на одной улице в Москве располагаются более 5 заведений общественного питания, медиана количества заведений равна 3. Самая насышенная заведениями улица - проспект Мира, где расположены 184 заведения. Более 100 заведений общественного питания расположены на Профсоюзной улице, проспекте Вернадского, Ленинском и Ленинградском проспектах.

In [64]:
#пересчитаем доли категорий
data_street_lid_perc=data_street.div(data_street['total'], axis=0)
data_street_lid_perc=data_street_lid_perc[0:15].drop('total', axis=1)
data_street_lid_perc=data_street_lid_perc.sort_values('проспект Мира', axis=1, ascending=False)
data_street_lid_perc
Out[64]:
кафе ресторан кофейня быстрое питание бар,паб пиццерия булочная столовая
street
проспект Мира 0.288043 0.244565 0.195652 0.114130 0.065217 0.059783 0.021739 0.010870
Профсоюзная улица 0.286885 0.213115 0.147541 0.122951 0.049180 0.122951 0.032787 0.024590
Ленинский проспект 0.240741 0.305556 0.222222 0.018519 0.092593 0.046296 0.027778 0.046296
проспект Вернадского 0.231481 0.305556 0.148148 0.111111 0.064815 0.111111 0.009259 0.018519
Ленинградский проспект 0.126316 0.263158 0.263158 0.021053 0.157895 0.094737 0.042105 0.031579
Дмитровское шоссе 0.261364 0.272727 0.125000 0.113636 0.068182 0.090909 0.022727 0.045455
Каширское шоссе 0.259740 0.246753 0.207792 0.129870 0.025974 0.064935 NaN 0.064935
Варшавское шоссе 0.236842 0.263158 0.184211 0.092105 0.078947 0.052632 NaN 0.092105
Ленинградское шоссе 0.185714 0.371429 0.185714 0.071429 0.071429 0.042857 0.028571 0.042857
Люблинская улица 0.433333 0.166667 0.183333 0.083333 0.083333 0.016667 NaN 0.033333
улица Вавилова 0.272727 0.218182 0.181818 0.200000 0.036364 0.054545 0.036364 NaN
Кутузовский проспект 0.259259 0.296296 0.240741 0.037037 0.037037 0.055556 0.018519 0.055556
улица Миклухо-Маклая 0.428571 0.306122 0.081633 0.081633 0.061224 0.040816 NaN NaN
Пятницкая улица 0.145833 0.375000 0.125000 0.041667 0.187500 0.062500 0.062500 NaN
Алтуфьевское шоссе 0.276596 0.212766 0.191489 0.106383 0.106383 0.063830 0.021277 0.021277
In [65]:
#визуализируем количество заведений разных категорий на наиболее загруженных улицах
plt.figure(figsize=(10,10))
sns.set_style('white')
sns.heatmap(data_street_lid_perc, annot=True, cmap=my_sns_pal_c, fmt=".1%")
plt.title('Соотношение заведений различных категорий', fontsize=16)
plt.ylabel('Улицы', fontsize=12)
plt.xlabel('Категория заведения', fontsize=12)
plt.show();

В отношениии наиболее загруженных улиц сохраняется тенденция преобладания кафе и ресторанов, хотя имеются и исключения, например, на Ленинградском проспекте кафе лишь 18%, там по количеству опережают бары и кофейни. Меньше всего представлены булочные и столовые, есть улицы из числа лидеров по количеству заведений общественного питания, где заведения этих категорий отсутствуют.

Проанализируем заведения, имеющие уникальное название улицы: ¶

In [66]:
#выделим улицы, на которых расположено одно заведение общественного питания
single_street=data_street.query('total==1').index
single_street
Out[66]:
Index(['2-й Вышеславцев переулок', 'улица Губкина',
       '2-й Новоподмосковный переулок', '2-й Зачатьевский переулок',
       'Бесединское шоссе', 'улица Усиевича', '2-й Кожуховский проезд',
       'Басманный тупик', '2-й Полевой переулок', 'улица Стасовой',
       ...
       'Дербеневская улица', 'Дендропарковая улица', 'Грузинский сквер',
       'Делегатская улица', 'Шоссейный проезд', 'Девяткин переулок',
       'Даев переулок', 'Электрический переулок', 'Гурьевский проезд',
       '1-й Автозаводский проезд'],
      dtype='object', name='street', length=477)
In [67]:
#сравним характеристики заведений с общей выборкой
data_single=data.query('street in @single_street')
print('Количество заведений', len(data_single))
print('Доля заведений', len(data_single)/len(data))
print('Общий средний рейтинг', data['rating'].mean())
print('Средний рейтинг выборки', data_single['rating'].mean())
print('Общая доля сетевых', (data.query('chain==1')['chain'].count()/data['chain'].count()))
print('Доля сетевых выборки', (data_single.query('chain==1')['chain'].count()/data_single['chain'].count()))

Количество заведений 477
Доля заведений 0.056745182012847964
Общий средний рейтинг 4.229895312871758
Средний рейтинг выборки 4.237526205450734
Общая доля сетевых 0.4017368546276469
Доля сетевых выборки 0.32075471698113206
In [68]:
#визуализируем расположение таких заведений на карте
map_center = {'lat': data['lat'].mean(), 'lon': data['lng'].mean()}
fig = px.scatter_mapbox(data_single, lat='lat', lon='lng', mapbox_style='open-street-map', center=map_center, zoom=8.5, text='name', 
                        color='category',  color_discrete_sequence=pal_colors)
fig.update_layout(title_text='Расположение улиц с единственным заведением общественного питания',
                 legend_title_text='Категория заведения')
fig.update_traces(showlegend=True, marker_size=10)
fig.show()

Заведения общественного питания, располагающиеся на улице в единственном числе, существенно не отличаются от общей массы - доля таких заведений - менее 6%, расположены во всех округах, представлены все категории заведений, средний рейтинг выше на 0.06 балла, доля сетевых заведений ниже на 5%, сохраняется тенденция к концентрации в центре столицы.

Проанализируем стоимость заказов: ¶

In [69]:
#выведем характеристики распределения всей выборки
data['middle_avg_bill'].describe()
Out[69]:
count     3149.000000
mean       958.053668
std       1009.732845
min          0.000000
25%        375.000000
50%        750.000000
75%       1250.000000
max      35000.000000
Name: middle_avg_bill, dtype: float64

Значения среднего счета в заведениях общественого питания в Москве разбросаны в диапазоне от 0 до 35000. Медиана среднего чека составляет 750, среднее значение выше - 958, что говорит о наличии аномально больших значений в отдельных заведениях.

In [70]:
#выведем характеристики распределения по категориям
bill_cat=data.pivot_table(index='category', values='middle_avg_bill', aggfunc='describe')
bill_cat=bill_cat.sort_values('50%',ascending=False)
bill_cat
Out[70]:
25% 50% 75% count max mean min std
category
бар,паб 925.00 1250.0 1750.0 349.0 11000.0 1338.762178 150.0 885.669721
ресторан 668.75 1250.0 1750.0 1040.0 35000.0 1367.881731 120.0 1415.022183
пиццерия 424.00 600.0 1000.0 395.0 3000.0 789.377215 150.0 518.310744
кафе 350.00 550.0 1000.0 694.0 4500.0 707.753602 67.0 505.126951
булочная 285.00 450.0 750.0 53.0 2500.0 658.773585 50.0 599.468439
кофейня 300.00 400.0 750.0 200.0 2500.0 614.210000 0.0 501.083154
быстрое питание 275.00 375.0 500.0 237.0 5500.0 445.763713 30.0 456.092666
столовая 250.00 300.0 330.0 181.0 3750.0 335.348066 125.0 289.213253
In [71]:
#визуализируем распределения по категориям
plt.figure(figsize=(10,7))
ranks = data.groupby('category')['middle_avg_bill'].median().fillna(0).sort_values()[::-1].index
sns.boxplot(x='category', y='middle_avg_bill', data=data,  order = ranks)
plt.ylim(bottom=0, top=3300)
plt.title('Распределение среднего счета по категориям заведений')
plt.xlabel('Категория заведений')
plt.ylabel('Средний счет')
plt.show();
In [72]:
#определим самое дорогое заведение
max_bill=data['middle_avg_bill'].max()
print('Самый большой средний счет в', data.loc[(data['middle_avg_bill']==max_bill),'category'].values[0], data.loc[(data['middle_avg_bill']==max_bill),'name'].values[0], data.query('middle_avg_bill==@max_bill')['district'].values[0])

Самый большой средний счет в ресторан кафе Южный административный округ

Самый высокий средний счет в медианных значениях у ресторанов и баров - 1250. В других категориях заведений медиана среднего счета ниже в разы - в пиццерии посетители оставляют 600, в кафе - 550, в прочих заведениях - менее 500. Дешевле всего обходится питание в столовых, медианное значение среднего чека равно 300.

Самый большой средний счет получен в ресторане, который называется "Кафе", находящемся в Южном округе Москвы.

Проанализируем стоимость заказов по округам: ¶

In [73]:
#рассчитаем средний счет по округам
bill_dis=data.pivot_table(index='district', values='middle_avg_bill', aggfunc='median')
bill_dis.columns=['Средний счет']
bill_dis['district']=data['district'].sort_values().unique()
bill_dis
Out[73]:
Средний счет district
district
Восточный административный округ 575.0 Восточный административный округ
Западный административный округ 1000.0 Западный административный округ
Северный административный округ 650.0 Северный административный округ
Северо-Восточный административный округ 500.0 Северо-Восточный административный округ
Северо-Западный административный округ 700.0 Северо-Западный административный округ
Центральный административный округ 1000.0 Центральный административный округ
Юго-Восточный административный округ 450.0 Юго-Восточный административный округ
Юго-Западный административный округ 600.0 Юго-Западный административный округ
Южный административный округ 500.0 Южный административный округ
In [74]:
#визуализируем плотность размещения заведений по округам
m = Map(location=[moscow_lat, moscow_lng], zoom_start=10)
Choropleth = folium.Choropleth(geo_data=geomap,
    data=bill_dis,
    columns=['district','Средний счет'],
    key_on='properties.name',
    fill_color='Blues',
    fill_opacity=0.7).add_to(m)
m
Out[74]:
Make this Notebook Trusted to load map: File -> Trust Notebook

Наиболее высокий средний счет (1000) в заведениях общественного питания в Центральном и Западном администратичных округах столицы, самый низкий средний чек (450) - в Юго-Восточном округе. В прочих округах средний счет колеблется в диапазоне от 500 до 700.

In [75]:
#отметим маркерами все заведения
fig = px.scatter_mapbox(data.dropna(subset=['middle_avg_bill']), lat='lat', lon='lng', mapbox_style='open-street-map', center=map_center, zoom=8.5, text='name', 
                        color='middle_avg_bill',  color_continuous_scale='Reds', range_color=[250, 2000])
fig.update_layout(title_text='Средний счет заведений общественного питания',
                 legend_title_text='Средний счет')
fig.update_traces(showlegend=True, marker_size=7)
fig.show()

На карте видно, что во всех округах столицы находятся как догоростоящие, так и бюджетные заведения общественного питания, хотя в центре концентрация заведений с дорогими заказами выше. Оставим на карте только выбросы.

In [76]:
#визуализируем расположение заведений с наибольшим средним счетом
fig = px.scatter_mapbox(data.dropna(subset=['middle_avg_bill']).query('middle_avg_bill>2000'), lat='lat', lon='lng', mapbox_style='open-street-map', center=map_center, zoom=8.5, text='name', 
                        color='middle_avg_bill',  color_continuous_scale='Reds', range_color=[0, 10000])
fig.update_layout(title_text='Расположение заведений общественного питания с наибольшим средним счетом',
                 legend_title_text='Средний счет')
fig.update_traces(showlegend=True, marker_size=10)
fig.show()

На этой диаграмме подтверждается, что в Центральном округе больше заведений с высоким средним счетом, чем в остальных округах, хотя три самые дорогие заведения расположены в других округах.

Проанализируем расположение заведений с круглосуточным режимом работы: ¶

In [77]:
#Отметим на карте расположение заведений
fig = px.scatter_mapbox(data, lat='lat', lon='lng', mapbox_style='open-street-map', center=map_center, zoom=8.5, text='name', 
                        color='is_24/7')
fig.update_layout(title_text='Расположение заведений общественного питания с режимом работы 24/7',
                 legend_title_text='Круглосуточный режим работы')
fig.update_traces(showlegend=True, marker_size=10)
fig.show()
In [78]:
#расположение похоже на равномерное рассеяние, подтвердим наблюдения расчетами
bill_dis=data.pivot_table(index='district', values='is_24/7', aggfunc=('sum','count'))
bill_dis['24/7']=(100*bill_dis['sum']/bill_dis['count']).round(2)
bill_dis.sort_values('count')
Out[78]:
count sum 24/7
district
Северо-Западный административный округ 409 43 10.51
Юго-Западный административный округ 709 73 10.30
Юго-Восточный административный округ 714 93 13.03
Восточный административный округ 798 97 12.16
Западный административный округ 851 72 8.46
Северо-Восточный административный округ 891 75 8.42
Южный административный округ 892 75 8.41
Северный административный округ 900 71 7.89
Центральный административный округ 2242 131 5.84

Заведения общественного питания с круглосуточным режимом работы расположены во всех округах относительно равномерно, здесь не наблюдается сильной концентрации в центре, как по всей выборке, наоборот, в Центральном округе наименьшая доля круглосуточных заведений, а в округах с наименьшим общим числом заведений питания доля круглосуточных заведений максимальна.

Проанализируем различия в стоимости заказов круглосуточных заведений:¶

In [79]:
#рассчитаем средний счет в заведениях с разным режимом работы
bill_24_7=data.pivot_table(index='is_24/7', values='middle_avg_bill', aggfunc=('mean','median'))
bill_24_7
Out[79]:
mean median
is_24/7
False 966.633254 750.0
True 847.088496 425.0
In [80]:
# у круглосуточных средний счет меньше, уточним расчет по категориям заведений
bill_24_7=data.pivot_table(index='category', columns='is_24/7', values='middle_avg_bill', aggfunc=('mean','median'))
bill_24_7.columns=['Средний счет некруглосуточные', 'Средний счет 24/7', 'Медианный счет некруглосуточные','Медианный счет 24/7']
bill_24_7['Средний счет разница']=(100*bill_24_7['Средний счет 24/7']/bill_24_7['Средний счет некруглосуточные']).round(2)
bill_24_7['Медианный счет разница']=(100*bill_24_7['Медианный счет 24/7']/bill_24_7['Медианный счет некруглосуточные']).round(2)
bill_24_7
Out[80]:
Средний счет некруглосуточные Средний счет 24/7 Медианный счет некруглосуточные Медианный счет 24/7 Средний счет разница Медианный счет разница
category
бар,паб 1347.690909 1183.684211 1250.0 1250.0 87.83 100.00
булочная 728.255814 360.000000 500.0 250.0 49.43 50.00
быстрое питание 486.836842 279.723404 400.0 300.0 57.46 75.00
кафе 722.354992 561.507937 600.0 425.0 77.73 70.83
кофейня 557.978610 1423.076923 400.0 1750.0 255.04 437.50
пиццерия 802.635884 475.312500 600.0 350.0 59.22 58.33
ресторан 1352.050710 1656.944444 1250.0 900.0 122.55 72.00
столовая 335.864407 312.500000 300.0 312.5 93.04 104.17

Для большинства категорий работать круглосуточно невыгодно, средний счет заведений, работающих в режиме 24/7 средний счет ниже работающих в другие часы.

Исключение составляют бары и пабы, у которых размер счета не меняется, а также столовые, в которых средний счет минимален.

Кардинально отличается ситуация для кофеен - средний счет круглосуточных кофеен выше в 4 раза, по сравнению с работающими в другом режиме.

Проанализируем связь среднего счета и рейтинга заведения:¶

In [81]:
#выведем диаграмму рассеяния
sns.scatterplot(x='middle_avg_bill', y='rating', data=data)
plt.xlim(0, 3300)
plt.title('Взаимосвязь среднего счета и рейтинга заведения')
plt.xlabel('Средний счет')
plt.ylabel('Рейтинг')
plt.show();
In [82]:
#рассчитаем корреляцию
data_corr=data[['rating', 'middle_avg_bill']]
data_corr.corr()
Out[82]:
rating middle_avg_bill
rating 1.000000 0.183238
middle_avg_bill 0.183238 1.000000

Статистически значимой корреляции между величиной среднего счета заведения и его рейтингом не наблюдается.

Вывод ¶

Мы изучили информацию о 8406 заведениях общественного питания в Москве, более половины которых представлена кафе и ресторанами. Доля кофеен в Москве - 16.8% заведений общественного питания. Оставшаяся треть - это пабы и бары, пиццерии, заведения быстрого питания, булочные и столовые.

Количество мест в заведениях общественного питания в среднем не превышает 100 мест: от 86 мест в ресторанах до булочных, в которых в среднем 50 мест.

Доля сетевых заведений общественного питания в Москве составляе 43.8%, чаще к ним относятся кофейни, пиццерии и булочные. Несетевых заведений чуть больше половины - 56.2%, этот показатель выше для баров, пабов, кафе и ресторанов.

Наибольшее количество заведений общественного питания расположено в Центральном административном округе, в этом же округе наибольшая доля ресторанов и кофеен. В остальных округах количество заведений общественного питания составляет от 700 до 900 заведений, и более распространены кафе. Меньше 500 заведений общественного питания в Северо-Западном округе.

В среднем на одной улице в Москве располагаются более 5 заведений общественного питания, медиана количества заведений равна 3. Самая насышенная заведениями улица - проспект Мира, где расположены 184 заведения. Более 100 заведений общественного питания расположены на Профсоюзной улице, проспекте Вернадского, Ленинском и Ленинградском проспектах.

Наиболее высокий рейтинг в среднем у заведений общественного питания в Центральном районе - 4.37. Самые низние оценки у заведений общественного питания Юго-Восточного административного округа - 4.1.

Пользователи чаще всего дают заведениям общественного питания хорошие оценки - медиана рейтинга составляет 4.3, для всех категорий медиана укладывается в диапазон 4.3+/-0.1. Средняя оценка рейтинга заведений, как правило, ниже медианного значения, что свидетельствует о том, что плохие оценки довольно редки и статистически относятся к выбросам. Наиболее высокий рейтинг в среднем у баров и пабов - 4.38. Наиболее критичны пользователи к заведениям быстрого питания, которые оцениваются в среднем в 4.05, и кафе - со средним рейтингом 4.12. Связи рейтинга со средним счетом не обнаружено.

Значение медианы среднего счета в заведениях общественого питания в Москве составляет 750, среднее значение выше - 958, что говорит о наличии аномально больших значений в отдельных заведениях.Самый высокий средний счет в медианных значениях у ресторанов и баров - 1250. В других категориях заведений медиана среднего счета не превышает 600. Дешевле всего обходится питание в столовых, где средний чек составляет 300.

Наиболее высокий средний счет в заведениях общественного питания в Центральном и Западном администратичных округах столицы, самый низкий средний чек - в Юго-Восточном округе.

Заведения общественного питания с круглосуточным режимом работы расположены во всех округах относительно равномерно, здесь не наблюдается сильной концентрации в центре, как по всей выборке, наоборот, в Центральном округе наименьшая доля круглосуточных заведений, а в округах с наименьшим общим числом заведений питания доля круглосуточных заведений максимальна. Круглосуточный режим работы целесообразен только для баров, пабов и столовых, для которых средний счет не ниже заведений с другим режимом работы, и выгоден для кофеен - средний счет круглосуточных кофеен выше в 4 раза, по сравнению с работающими в другом режиме. У заведений прочих категорий при круглосуточном режиме работы средний чек ниже.

Шаг 4. Предварительный анализ рынка. ¶

Проанализируем действующие в Москве кофейни: ¶
In [83]:
#выберем данные
coffee = data.query('category=="кофейня"')
coffee.describe()
Out[83]:
lat lng rating middle_avg_bill middle_coffee_cup chain seats
count 1413.000000 1413.000000 1413.000000 200.000000 521.000000 1413.000000 751.000000
mean 55.756130 37.599649 4.277282 614.210000 175.055662 0.530786 111.199734
std 0.064374 0.089454 0.372250 501.083154 89.753009 0.499228 127.837772
min 55.581907 37.371261 1.400000 0.000000 60.000000 0.000000 0.000000
25% 55.719992 37.537096 4.100000 300.000000 124.000000 0.000000 40.000000
50% 55.759599 37.599096 4.300000 400.000000 170.000000 1.000000 80.000000
75% 55.796430 37.655903 4.400000 750.000000 225.000000 1.000000 144.000000
max 55.920257 37.864105 5.000000 2500.000000 1568.000000 1.000000 1288.000000

В Москве работают 1413 кофеен, более половины (53.5%) из них относятся к сетевым заведениям. Количество мест в кофейнях в максимуме достигает 1288, медиана - 80 мест. Чашка кофе может стоить от 60 до 1568, медиана - 170. Средний счет в кофейнях может достигать 2500, медиана среднего счета равна 400. Пользователи оценивают кофейни от 1.4 до 5.0, медиана рейтигна 4.3.

In [84]:
# Консолидируем информацию о кофейнях по округам
coffee_dis=coffee.pivot_table(index='district', values=['name','rating', 'middle_coffee_cup', 'middle_avg_bill', 'seats'], 
              aggfunc=({'name':'count','rating':'mean','middle_coffee_cup':'median', 'middle_avg_bill':'median', 'seats':'median'}))
coffee_dis.columns=['Средний счет','Средняя цена чашки кофе','Количество кофеен','Средний рейтинг', 'Количество мест']
coffee_dis['district']=data['district'].sort_values().unique()
for district in coffee_dis['Количество кофеен']:
    coffee_dis.loc[(coffee_dis['Количество кофеен']==district),'Доля кофеен']=(
        100*district/data_district.loc[(data_district['кофейня']==district),'total']).round(2)
coffee_dis
Out[84]:
Средний счет Средняя цена чашки кофе Количество кофеен Средний рейтинг Количество мест district Доля кофеен
district
Восточный административный округ 400.0 135.0 105 4.282857 55.0 Восточный административный округ 13.16
Западный административный округ 600.0 189.0 150 4.195333 96.0 Западный административный округ 17.63
Северный административный округ 325.0 159.0 193 4.291710 66.0 Северный административный округ 21.44
Северо-Восточный административный округ 325.0 162.5 159 4.216981 75.0 Северо-Восточный административный округ 17.85
Северо-Западный административный округ 325.0 165.0 62 4.325806 87.5 Северо-Западный административный округ 15.16
Центральный административный округ 500.0 190.0 428 4.336449 86.0 Центральный административный округ 19.09
Юго-Восточный административный округ 250.0 147.5 89 4.225843 50.0 Юго-Восточный административный округ 12.46
Юго-Западный административный округ 375.0 198.0 96 4.283333 64.5 Юго-Западный административный округ 13.54
Южный административный округ 387.5 150.0 131 4.232824 80.0 Южный административный округ 14.69

Визуализируем информацию о кофейнях по округам: ¶

In [85]:
#визуализируем данные по количеству кофеен
m = Map(location=[moscow_lat, moscow_lng], zoom_start=10)
Choropleth = folium.Choropleth(geo_data=geomap,
    data=coffee_dis,
    columns=['district','Количество кофеен'],
    key_on='properties.name',
    fill_color='Blues',
    fill_opacity=0.7).add_to(m)
m
Out[85]:
Make this Notebook Trusted to load map: File -> Trust Notebook

Больше всего кофеен в Центральном административном округе, не только по количеству (428), но и по доле (19.09%) выше среднего. Выше среднего доля кофеен токже в Северном, Западном и Северо-Восточном округах. Меньше всего по количеству кофеен в Северо-Западном округе - 62 кофейни, по доле - в Юго-Восточном округе (12.46%).

In [86]:
#визуализируем данные по рейтингу кофеен
m = Map(location=[moscow_lat, moscow_lng], zoom_start=10)
Choropleth = folium.Choropleth(geo_data=geomap,
    data=coffee_dis,
    columns=['district','Средний рейтинг'],
    key_on='properties.name',
    fill_color='Greens',
    fill_opacity=0.7).add_to(m)
m
Out[86]:
Make this Notebook Trusted to load map: File -> Trust Notebook

Выше среднего рейтинг кофеен в Центральном(4.33) и Северо-Западном (4.32) административных округах. Самый низкий рейтинг кофеен Западного(4.19) и Северо-Восточного(4.21) округов.

In [87]:
#визуализируем данные по цене чашки кофе
m = Map(location=[moscow_lat, moscow_lng], zoom_start=10)
Choropleth = folium.Choropleth(geo_data=geomap,
    data=coffee_dis,
    columns=['district','Средняя цена чашки кофе'],
    key_on='properties.name',
    fill_color='Reds',
    fill_opacity=0.7).add_to(m)
m
Out[87]:
Make this Notebook Trusted to load map: File -> Trust Notebook

Дороже всего чашка кофе стоит в Юго-западном административном округе (198). В Центральном округе чашка кофе обойдется в 190, в Западном - 189. Дешевле всего чашка кофе стоит в Восточном округе (135).

In [88]:
#визуализируем данные по среднему счету
m = Map(location=[moscow_lat, moscow_lng], zoom_start=10)
Choropleth = folium.Choropleth(geo_data=geomap,
    data=coffee_dis,
    columns=['district','Средний счет'],
    key_on='properties.name',
    fill_color='Oranges',
    fill_opacity=0.7).add_to(m)
m
Out[88]:
Make this Notebook Trusted to load map: File -> Trust Notebook

Больше всего средний счет в кофейнях Юго-западного административного округа (600), в Центральном округе - 500. Ниже всего средний счет в кофейнях Юго-Восточного округа.
</div>

In [89]:
#визуализируем расположение кофеен
m = Map(location=[moscow_lat, moscow_lng], zoom_start=10)

marker_cluster = MarkerCluster().add_to(m)

def create_clusters(row):
    Marker(
        [row['lat'], row['lng']],
        popup=f"{row['name']} {row['rating']}",
    ).add_to(marker_cluster)

coffee.apply(create_clusters, axis=1)

m
Out[89]:
Make this Notebook Trusted to load map: File -> Trust Notebook

Кластеры с наименьшим числом кофеен совпадают с территориями округов с наименьшей долей кофеен.

Изучим характеристики сетевых и несетевых кофеен: ¶

In [90]:
coffee_chain=coffee.pivot_table(index='chain', values=['name','rating', 'middle_coffee_cup', 'middle_avg_bill', 'seats'], 
              aggfunc=({'name':'count','rating':'mean','middle_coffee_cup':'median', 'middle_avg_bill':'median', 'seats':'median'}))
coffee_chain.columns=['Средний счет','Средняя цена чашки кофе','Количество кофеен','Средний рейтинг', 'Количество мест']
coffee_chain
Out[90]:
Средний счет Средняя цена чашки кофе Количество кофеен Средний рейтинг Количество мест
chain
0 365.0 170.0 663 4.357768 60.0
1 650.0 152.0 750 4.206133 90.0
In [91]:
#визуализируем разницу в цене чашки кофе
coffee['chain']=coffee['chain'].replace(0,'несетевые')
coffee['chain']=coffee['chain'].replace(1,'сетевые')
fig = sns.boxplot(x='chain', y='middle_coffee_cup', data=coffee, palette=['#F9E18B', '#6F5ABA'])
plt.ylim(bottom=0, top=350)
plt.title('Средняя цена чашки кофе в кофейнях')
plt.xlabel('Кофейни')
plt.ylabel('Средняя цена чашки кофе')
plt.show();

Различия в средней цене между сетевыми и несетевыми кофейнями: средний счет выше в сетевых, а цена за чашку кофе - в несетевых кофейнях, по количествй мест и кофеен лидируют сети, а рейтинг немного выше у несетевых кофеен.

Изучим характеристики кофеен с круглосуточным режимом работы: ¶

In [92]:
print(f'Доля круглосуточно открытых кофеен', round((100*len(coffee.loc[coffee['is_24/7']==True])/len(coffee)), 2))

Доля круглосуточно открытых кофеен 4.18
In [93]:
#выберем данные по круглосуточным кофейням
coffee_24_7 = coffee.loc[coffee['is_24/7']==True]
coffee_24_7.describe()
Out[93]:
lat lng rating middle_avg_bill middle_coffee_cup seats
count 59.000000 59.000000 59.000000 13.000000 15.000000 37.000000
mean 55.748806 37.600844 4.206780 1423.076923 225.733333 91.648649
std 0.051938 0.095871 0.386792 805.867903 61.964813 76.506433
min 55.602350 37.371261 2.300000 0.000000 90.000000 0.000000
25% 55.730611 37.544612 4.100000 750.000000 199.500000 25.000000
50% 55.752136 37.590706 4.200000 1750.000000 256.000000 78.000000
75% 55.776908 37.653853 4.350000 2000.000000 256.000000 144.000000
max 55.878477 37.827414 5.000000 2500.000000 291.000000 320.000000
In [94]:
#выберем данные по НЕкруглосуточным кофейням
coffee_not_24_7 = coffee.loc[coffee['is_24/7']==False]
coffee_not_24_7.describe()
Out[94]:
lat lng rating middle_avg_bill middle_coffee_cup seats
count 1354.000000 1354.000000 1354.000000 187.00000 506.000000 714.000000
mean 55.756449 37.599597 4.280355 557.97861 173.553360 112.212885
std 0.064859 0.089202 0.371447 421.69628 90.054912 129.900597
min 55.581907 37.379940 1.400000 50.00000 60.000000 0.000000
25% 55.719013 37.536890 4.100000 300.00000 121.000000 40.000000
50% 55.759870 37.599118 4.300000 400.00000 165.000000 80.000000
75% 55.796748 37.656092 4.400000 725.00000 225.000000 144.000000
max 55.920257 37.864105 5.000000 2000.00000 1568.000000 1288.000000

Доля круглосуточно работающих кофеен в Москве невелика - в режиме 24/7 работаю 4.18% или 59 кофеен. Подавляющее большинство из ние (84%) относятся к сетевым заведениям. Чашка кофе в среднем обойдется в 200. Средний счет в круглосуточных кофейнях выше и составляет 1423. Пользователи в среднем оценивают кофейни на 4.2.

Оценим различия между кофейнями: ¶

Нулевая гипотеза - различий в средних параметров между круглосуточными кофейнями и кофейнями с другим режимом работы нет. Альтернатривная гипотеза - средние параметров круглосуточных кофеен и кофеен с другим режимом работы статистически различаются. Примем alpha=0.01

In [95]:
#Применим т-тест для независимых выборок разного размера
stat, p_value = stats.ttest_ind(coffee_24_7['middle_coffee_cup'].dropna(), coffee_not_24_7['middle_coffee_cup'].dropna(), equal_var=False)
print(f't-test: p-value={p_value:.4f}')

t-test: p-value=0.0061
In [96]:
print('Различия в средней цене чашки кофе между кофейнями составляют {0:.1%}'.format(
    coffee_24_7['middle_coffee_cup'].mean()/coffee_not_24_7['middle_coffee_cup'].mean() - 1))

Различия в средней цене чашки кофе между кофейнями составляют 30.1%

Мы можем отвергнуть нулевую гипотезу - средняя цена чашки кофе в круглосуточных кофейнях статистически значимо отличается от цены кофе в кофейнях с другим режимом работы. Для Москвы эта разница составляет 30.1%.

In [97]:
stat, p_value = stats.ttest_ind(coffee_24_7['rating'].dropna(), coffee_not_24_7['rating'].dropna(), equal_var=False)
print(f't-test: p-value={p_value:.4f}')

t-test: p-value=0.1569
In [98]:
print('Различия в среднем рейтинге между кофейнями составляют {0:.1%}'.format(
    coffee_24_7['rating'].mean()/coffee_not_24_7['rating'].mean() - 1))

Различия в среднем рейтинге между кофейнями составляют -1.7%

У нас нет оснований отвергать нулевую гипотезу - рейтинг круглосуточных кофеен статистически не отличается от рейтинга кофеен с другим режимом работы. Рейтинг круглосуточных кофеен ниже на 1.7%.

In [99]:
stat, p_value = stats.ttest_ind(coffee_24_7['middle_avg_bill'].dropna(), coffee_not_24_7['middle_avg_bill'].dropna(), equal_var=False)
print(f't-test: p-value={p_value:.4f}')

t-test: p-value=0.0022
In [100]:
print('Различия в среднем счете между кофейнями составляют {0:.1%}'.format(
    coffee_24_7['middle_avg_bill'].mean()/coffee_not_24_7['middle_avg_bill'].mean() - 1))

Различия в среднем счете между кофейнями составляют 155.0%

Мы можем отвергнуть нулевую гипотезу - средний счет в круглосуточных кофейнях статистически значимо отличается от средней стоимости заказа в кофейнях с другим режимом работы. Средний счет в круглосуточных кофейнях выше в 2.5 раза.

Изучим характеристики кофеен с круглосуточным режимом работы: ¶

In [101]:
#визуализируем разницу в цене чашки кофе
coffee['is_24/7']=coffee['is_24/7'].replace(True,'круглосуточно')
coffee['is_24/7']=coffee['is_24/7'].replace(False,'другой режим работы')
ranks = coffee.groupby('is_24/7')['middle_coffee_cup'].median().fillna(0).sort_values()[::-1].index
fig = sns.boxplot(x='is_24/7', y='middle_coffee_cup', data=coffee, palette=['#F9E18B', '#6F5ABA'],  order = ranks)
plt.title('Средняя цена чашки кофе в кофейнях')
plt.xlabel('Кофейни')
plt.ylabel('Средняя цена чашки кофе')
plt.show();
In [102]:
#укрупним диаграмму
ranks = coffee.groupby('is_24/7')['middle_coffee_cup'].median().fillna(0).sort_values()[::-1].index
fig = sns.boxplot(x='is_24/7', y='middle_coffee_cup', data=coffee, palette=['#F9E18B', '#6F5ABA'],  order = ranks)
plt.ylim(bottom=0, top=400)
plt.title('Средняя цена чашки кофе в кофейнях')
plt.xlabel('Режим работы')
plt.ylabel('Средняя цена чашки кофе')
plt.show();

Для круглосуточных кофеен даже первй квартиль средней цены за чашку кофе выше медианы для кофеен, работающих в другом режиме.

Проанализируем информацию о кофейнях 24/7 по округам: ¶

In [103]:
#подготовим таблицу с данными
coffee_dis_24_7=coffee_24_7.pivot_table(index='district', values=['name','rating', 'middle_coffee_cup', 'middle_avg_bill', 'seats'], 
              aggfunc=({'name':'count','rating':'mean','middle_coffee_cup':'median', 'middle_avg_bill':'median', 'seats':'median'}))
coffee_dis_24_7.columns=['Средний счет','Средняя цена чашки кофе','Количество кофеен','Средний рейтинг', 'Количество мест']
coffee_dis_24_7
Out[103]:
Средний счет Средняя цена чашки кофе Количество кофеен Средний рейтинг Количество мест
district
Восточный административный округ 400.0 110.0 5 4.300000 49.0
Западный административный округ 1675.0 275.0 9 4.200000 48.0
Северный административный округ NaN 285.0 5 4.220000 20.0
Северо-Восточный административный округ NaN 170.0 3 3.866667 12.5
Северо-Западный административный округ 750.0 NaN 2 4.250000 200.0
Центральный административный округ 2000.0 256.0 26 4.288462 146.0
Юго-Восточный административный округ NaN NaN 1 2.300000 NaN
Юго-Западный административный округ NaN 256.0 7 4.271429 48.0
Южный административный округ NaN NaN 1 4.000000 0.0
In [104]:
m = Map(location=[moscow_lat, moscow_lng], zoom_start=10)

marker_cluster = MarkerCluster().add_to(m)

def create_clusters(row):
    Marker(
        [row['lat'], row['lng']],
        popup=f"{row['name']} {row['rating']}",
    ).add_to(marker_cluster)

coffee_24_7.apply(create_clusters, axis=1)

m
Out[104]:
Make this Notebook Trusted to load map: File -> Trust Notebook

Максимальное количество круглосуточных кофеен открыты в Центральном округе (26), во всех прочих районах их количество не выше 10, в Юго-Восточном и Южном округах - по одной круглосуточной кофейне.

Вывод¶

Мы изучили более подробно данные по работе кофеен в Москве. На момент анализа открыто 1413 кофеен, более половины из них - сетевые. Количество мест в среднем - 80 мест. Чашка кофе в среднем стоит 170, средний счет в кофейнях - 400, медиана рейтигна 4.3.

Различия в средней цене между сетевыми и несетевыми кофейнями: средний счет выше в сетевых, а цена за чашку кофе - в несетевых кофейнях, по количествй мест и кофеен лидируют сети, а рейтинг немного выше у несетевых кофеен.

Больше всего кофеен в Центральном административном округе, в том числе раблотающих в режиме 24/7. Во всех остальных округах доля кофеен среди заведений общественного питания ниже среднего, круглосуточных из них менее 10 в кажом округе. Меньше всего кофеен в Северо-Западном округе. Выше среднего рейтинг кофеен в Центральном и Северо-Западном административных округах. Самый низкий рейтинг кофеен Западного и Северо-Восточного округов. Самый дорогой кофе в Юго-западном, Центральном и Западном округах. Дешевле всего чашка кофе стоит в Восточном округе.

Доля круглосуточно работающих кофеен в Москве невелика - в режиме 24/7 работаю 4.18% или 59 кофеен. Средняя цена чашки кофе и средний счет в круглосуточных кофейнях статистически значимо отличается от цены кофе в кофейнях с другим режимом работы. Чашка кофе в среднем обойдется в 200, на 30.1% дороже чем в некруглосуточных кофейнях, средний счет в круглосуточных кофейнях выше в 2.5 раза. Рейтинг круглосуточных кофеен статистически не отличается от рейтинга кофеен с другим режимом работы.

Общий вывод ¶

Мы проанализировала информацию о 8406 заведениях общественного питания в Москве. Пропуски в данных по средним цене заказа, счету, цене чашки кофе и ценовой категории оставлены без изменений. В ходе подготовки данных были исправлены ошибки в наименованиях и признак сетевого заведения. Выделены столбцы с наименованием улицы из адреса и признака круглосуточной работы заведения.

Более половины заведений общественного питания Москва приходится на долю кафе и ресторанов. Кофеен в Москве 1413, что составляети 16.8% заведений общественного питания. Пабов и баров, пиццерии, заведения быстрого питания, булочные и столовые суммарно охватывают треть рынка.

В среднем в заведениях общественного питания Москвы 75 мест, больше мест обычно в ресторанах, барах, пабах и кофейнях, меньшим количеством мест отличаются заведениях быстрого притания, кафе, булочные и пиццерии.

Доля сетевых заведений общественного питания в Москве составляет 43.8%, этот показатель выше среди кофеен, пиццерий и булочных. Несетевых заведений больше половины - 56.2%, чаще характерно для баров, пабов, кафе и ресторанов.

Пользователи чаще всего дают заведениям общественного питания хорошие оценки - медиана рейтинга составляет 4.3, для всех категорий медиана укладывается в диапазон 4.3+/-0.1. Плохие оценки довольно редки и статистически относятся к выбросам. Наиболее высокий рейтинг в среднем у баров и пабов. Наиболее критичны пользователи к заведениям быстрого питания и кафе.

Наибольшее количество заведений общественного питания расположено в Центральном административном округе, здесь же наибольшая доля ресторанов и кофеен. В остальных округах количество заведений общественного питания не превышает 1000 (от 700 до 900 заведений в каждом округе), и более распространены кафе. Меньше 500 заведений общественного питания в Северо-Западном округе.

Наиболее высокий рейтинг в среднем у заведений общественного питания в Центральном районе, выше среднего - в Северном округе. Самые низние оценки у заведений общественного питания Юго-Восточного административного округа.

В среднем на одной улице в Москве располагаются более 5 заведений общественного питания, медиана количества заведений равна 3. Самая насышенная заведениями улица - проспект Мира, где расположены 184 заведения. Более 100 заведений общественного питания расположены всего на 5 улицах Москвы.

Значения среднего счета в заведениях общественого питания в Москве разбросаны в диапазоне от 0 до 35000. Медиана среднего чека составляет 750, среднее значение выше - 958, что говорит о наличии аномальны больших значений в отдельных заведениях. Самый высокий средний счет в медианных значениях у ресторанов и баров - 1250. В других категориях заведений медина среднего счета ниже в разы. Дешевле всего обходится питание в столовых, средний чек в которых равен 300.

Во всех округах столицы находятся как догоростоящие, так и бюджетные заведения общественного питания, хотя в центре концентрация заведений с дорогими заказами выше за счет большего количества заведений всех ценовых категорий. Заведения общественного питания с круглосуточным режимом работы расположены во всех округах относительно равномерно.

Для большинства категорий работать круглосуточно невыгодно, средний счет заведений, работающих в режиме 24/7 средний счет ниже работающих в другие часы. Исключение составляют бары и пабы, у которых размер счета не меняется, а также столовые, в которых средний счет минимален. Кардинально отличается ситуация для кофеен - средний счет круглосуточных кофеен выше в 4 раза, по сравнению с работающими в другом режиме.

В Москве по имеющиейся информации открыто 1413 кофеен, более половины из них - сетевые. Количество мест в среднем - 80 мест. Чашка кофе в среднем стоит 170, средний счет в кофейнях - 400, медиана рейтигна 4.3.

Больше всего кофеен в Центральном административном округе, в том числе раблотающих в режиме 24/7. Во всех остальных округах доля кофеен среди заведений общественного питания ниже среднего, круглосуточных из них менее 10 в кажом округе. Меньше всего кофеен в Северо-Западном округе.

Выше среднего рейтинг кофеен в Центральном и Северо-Западном административных округах. Самый низкий рейтинг кофеен Западного и Северо-Восточного округов. Самый дорогой кофе в Юго-западном, Центральном и Западном округах. Дешевле всего чашка кофе стоит в Восточном округе.

Доля круглосуточно работающих кофеен в Москве невелика - в режиме 24/7 работаю 4.18% или 59 кофеен. Средняя цена чашки кофе и средний счет в круглосуточных кофейнях статистически значимо отличается от цены кофе в кофейнях с другим режимом работы. Чашка кофе в среднем обойдется в 200, на 30.1% дороже чем в некруглосуточных кофейнях, средний счет в круглосуточных кофейнях выше в 2.5 раза. Рейтинг круглосуточных кофеен статистически не отличается от рейтинга кофеен с другим режимом работы.

Рекомендации по открытию кофейни в Москве в порядке приоритетности:

1. Юго-Восточный административный округ - округ с самой низкой конкуренцией, одна кофейня в округе с круглосуточным режимом работы, ценовой диапазон ниже медианы по городу, рекомендуемая средняя цена за чашку кофе - 150;

2. Юго-Западный административный округ - округ с низкой конкуренцией, ценовой диапазон выше медианы по городу, рекомендуемая средняя цена за чашку кофе - 200;

3. Северо-Западный административный округ - уровень конкуренции ниже среднего, одна кофейня в округе с круглосуточным режимом работы, ценовой диапазон соответствует медиане по городу, рекомендуемая средняя цена за чашку кофе - 170;

4. Восточный административный округ- низкий уровень конкуренции среди кофеен, ценовой диапазон ниже медианы по городу, рекомендуемая средняя цена за чашку кофе - 140;

5. Южный административный округ - средний уровень конкуренции среди кофеен, одна кофейня в округе с круглосуточным режимом работы, ценовой диапазон ниже медианы по городу, рекомендуемая средняя цена за чашку кофе - 150;

6. Западный административный округ - уровень конкуренции ниже среднего, ценовой диапазон выше медианы по городу, рекомендуемая средняя цена за чашку кофе - 190;

7. Северо-Восточный административный округ - уровень конкуренции ниже среднего, ценовой диапазон немного ниже медианы по городу, рекомендуемая средняя цена за чашку кофе - 160;

8. Центральный административный округ - высокая конкуренция, высокий уровень цен, рекомендуемая средняя цена за чашку кофе - 190;

9. Северный административный округ- самая высокая конкуренция в городе, ценовой диапазон немного ниже медианы по городу, рекомендуемая средняя цена за чашку кофе - 160.

Режим работы при любом выбранном размещении - круглосуточный. Презентация: